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<font color=PCA降维原理(主成分分析)的数学理论" class="wztu">

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论
2020-07-03
在机器学习中,有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理,这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的,并且很大程度上影响着算法的复杂度,因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...

机器学习数据降维方法:<font color=PCA主成分分析" class="wztu">

机器学习数据降维方法:PCA主成分分析
2020-06-16
PCA在机器学习中很常用,是一种无参数的数据降维方法。PCA步骤: 将原始数据按列组成n行m列矩阵X 将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值 求出协方差矩阵 求 ...

十分钟搞定<font color=PCA主成分分析" class="wztu">

十分钟搞定PCA主成分分析
2018-07-09
十分钟搞定PCA主成分分析 在数据建模当中我们经常会听到一个词叫做降维,首先咱们先来唠一唠数据为啥要降维呢?最主要的原因还是在于一方面使得我们需要计算的量更少啦,想象一下一个100维的数据和一个10维数据 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(<font color=PCA)" class="wztu">

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)
2017-03-24
简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

机器学习实战之<font color=PCA" class="wztu">

机器学习实战之PCA
2017-03-14
机器学习实战之PCA 1.  向量及其基变换 1.1 向量内积 (1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数. (2) 内积的几何意义 假设A\\B是两个n维向量, n维向量可以 ...

主成分分析(<font color=PCA)特征选择算法详解" class="wztu">

主成分分析(PCA)特征选择算法详解
2017-03-12
主成分分析(PCA)特征选择算法详解 1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1、 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显 ...

四大机器学习降维算法:<font color=PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps" class="wztu">

四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
2015-04-02
四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 ...

原理+代码|python基于主成分分析的客户信贷评级实战

原理+代码|python基于主成分分析的客户信贷评级实战
2020-08-10
小编今天跟大家分享的文章是关于python基于主成分分析的客户信贷评级实战的,大家在学习python过程中要注意理论学习与实际案例操作相结合,这样才能更好地掌握。好了,跟小编一起来看具体内容吧! 文章来 ...

机器学习中有监督学习和无监督学习的区别表现在什么方面?

机器学习中有监督学习和无监督学习的区别表现在什么方面?
2020-07-23
机器学习主要分为:有监督学习,无监督学习,以及半监督学习等。小编今天给大家分享的主要是有监督学习和无监督学习的比较,希望对于大家机器学习有所帮助。 一、首先来了解一下有监督学习和无监督学习的概念 ...

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了
2020-07-10
作者:Alex Castrounis 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 内容摘编自《AI战略:更好的人类体验与企业成功框架》 导读:本文讨论与人工智能相关的概念和技术,包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...

你需要掌握的4种常用数据降维方法

你需要掌握的4种常用数据降维方法
2020-07-09
近来数据记录和规模属性都在急剧增长,由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据,因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时,丢失的数据信息尽可能少, 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...

ML基础:无监督学习之协方差矩阵

ML基础:无监督学习之协方差矩阵
2020-06-16
在翻译sklearn文档 2.无监督学习 部分过程中,发现协方差矩阵几乎贯穿整个章节,但sklearn指导手册把协方差部分放在了这一章节偏后的部分,作为机器学习一个基础概念,在这篇文章中,想把协方差矩阵的相关知识以及 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?
2020-05-29
机器学习算法通常分为有监督的(训练数据有标记答案)和无监督的(可能存在的任何标签均未显示在训练算法中)。有监督的机器学习问题又分为分类(预测非数字答案,例如错过抵押贷款的可能性)和回归(预测 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法
2020-05-27
机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时,没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体,需要采取独特的方法。例如,如果您使用推荐系统, ...

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!
2020-05-25
本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用,介绍利用 python 的生态环境,使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题,而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》,会通过例子一步一步地引导大 ...

特征向量与特征空间有什么区别?

特征向量与特征空间有什么区别?
2020-05-21
事物的每个属性值,都是在一定范围内变化的,如:修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范围内变化,宽度在0.6米-1.5米范围内变化,长度是1米-3米的范围内变化,则由这三个范围限度的一个三维空间就是桌子的特征空间。 ...

有监督学习和无监督学习算法怎么理解?

有监督学习和无监督学习算法怎么理解?
2020-05-19
在判断是有监督学习还是在无监督学习上,我们可以具体是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。 什么是学习(learning)? 一个成语 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

一文讲解机器学习算法中的共线性问题
2020-01-08
作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中,例如决策树和贝叶斯,前者的建模过程是逐步递进,每次拆分只有一个变量参 ...

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法

统计学5个基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法
2020-05-18
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。 利用统计学,我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构, ...

人工智能中的线性代数:如何理解并更好地应用它?

人工智能中的线性代数:如何理解并更好地应用它?
2019-12-10
作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 机器之心 线性代数是 AI 专家必须掌握的知识,这已不再是个秘密。如果不掌握应用数学这个领域,你永远就只能是「门外汉」。当然,学习线性代数道阻且长。 ...
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