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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 ...

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论

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:PCA主成分分析

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 ...

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 ...

使用python构建一个推荐系统需要几步?

使用python构建一个推荐系统需要几步?
2020-05-29
在我看来,作为一位中国人的我们不管做什么决定都在面临多种选择。例如,如果我这个时候想要买一本书,但是我却不知道我想看什么书、不知道类型、不知道方向,那么这个时候打开各种进行软件搜索可能会出现各种各样 ...

机器学习的数据清理以及数据标准化!

机器学习的数据清理以及数据标准化!
2020-05-29
没有干净的原始数据,为了满足机器学习怼数据的要求,必须过滤数据。例如, 1、查看数据,并排除所有缺少大量数据的列。 2、再次查看数据,然后选择要用于预测的列(特征选择)。进行迭代时,可能需要 ...

python语音识别:智能语音识别技术入门系列(上)

python语音识别:智能语音识别技术入门系列(上)
2020-05-26
目前,python语音识别越来越流行,今天本系列文章开始,我们将一起探索自动语音识别、语言处理技术所包含的核心算法、模型及未来的发展趋势。本篇文章我们主要讨论语音识别的基本概念。并理解语音识别技术的流程。 ...

 矩阵分析、矩阵理论、矩阵论三者的适用范围!

矩阵分析、矩阵理论、矩阵论三者的适用范围!
2020-05-08
矩阵分析、矩阵理论、矩阵论是三种较为常见学科,这里为大家介绍一些它们的适用范围和区别。 ——矩阵分析 主要包括线性空间与线性变换,内积空间,矩阵的相似标准形,矩阵分解,矩阵函数等内容,侧 ...

一文带你读懂特征工程

一文带你读懂特征工程
2020-04-20
无论它的规模和大小如何,数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动,无论它多复杂。每个智能系统的核心,均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法,例如机器学习、深 ...

机器学习中的分类距离

机器学习中的分类距离
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 来源 | 咪付 生活中,距离通常是用于形容两个地方或两个物体之间的远近。在人工智能机器学习领域,常使用距离来衡量两个样本之间的相似度。 “物以类聚” 我 ...

Python机器学习中七种损失函数的科学指南

Python机器学习中七种损失函数的科学指南
2019-12-11
作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心,本文介绍了多种损失函数,他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...

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。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)

机器学习与深度学习核心知识点总结(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法,它通过线性变换将向量投影到低维空间。对向量进行投影就是对向量左乘一个矩阵,得到结果向量 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法, 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

机器学习的敲门砖:kNN算法(上)

机器学习的敲门砖:kNN算法(上)
2019-10-15
作者 | Japson 来源 | 木东居士 0x00 前言 天下苦数学久矣! 对于很多想要入门机器学习的工程师来说,数学是通往AI道路上的第一支拦路虎。一些已经工作的同学不得不捡起早已还给老师 ...

从数据结构到算法:图网络方法初探

从数据结构到算法:图网络方法初探
2019-08-19
作者 | 朱梓豪 来源 | 机器之心 如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火,那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前,图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来 ...

简单介绍机器学习建模过程

简单介绍机器学习建模过程
2019-05-20
在机器学习中,我们会遇到很多算法,而这些算法都是能够帮助机器学习解决很多问题, 可以说,机器学习是整个人工智能的核心。当然,机器学习的算法特征之一就是模型,那么大家是否知道机器学习建模的过程是什 ...

现在人们对人工智能的误解都是什么?

现在人们对人工智能的误解都是什么?
2019-05-16
人工智能的流行使得现在很多自媒体对人工智能大肆渲染,也使得大众对人工智能存在或多或少的一些误解。比如说在人工智能中,机器是大于人类的,这不禁让人感觉到一点点恐慌。其实并不是这样的,在这篇文章中我 ...

机器学习中算法的优缺点之最近邻算法

机器学习中算法的优缺点之最近邻算法
2019-04-03
机器学习中有个算法是十分重要的,那就是最近邻算法,这种算法被大家称为KNN。我们在学习机器学习知识的时候一定要学习这种算法,其实不管是什么算法都是有自己的优缺点的,KNN算法也不例外,在这篇文章 ...

机器学习中的基础知识(入门上篇)

机器学习中的基础知识(入门上篇)
2019-02-16
前面我们已经给大家讲述了很多有关机器学习的概念,这些概念都是十分重要的,我们如果要学习人工智能的话就需要重视这些知识。在这篇文章我们接着给大家介绍机器学习中的基础知识,希望这篇文章能够给大 ...
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