一，论文研读总结 研究对象本篇论文是关于时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量的一篇研究综述。 研究动机时间序列数据挖掘中问题分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用，意义，对目前已有的主要方法进行综述，分析各自存在的优缺点；此外探讨了一些值得关注的问题。 文献综述主要论述了特征研究现状 ...
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2019-07-21 10:30:42
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数据科学相关书籍 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评价：专门用R语言 ...
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2019-07-20 00:25:35
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前言：机器学习所使用的数据大多具有很多的特征，想要直观的对数据的分布和特征之间的关系进行观测，需要将数据的主要特征提取出来，降低到三维及三维以下的空间来展示。 PCA(主成分分析)是常用的用于降维的方法，本文通过PCA对数据进行降维，再对降维后的数据用K-means算法聚类，以达到在低维空间可直观观 ...
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2019-07-19 21:20:35
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在线性判别分析LDA原理总结中，我们对LDA降维的原理做了总结，这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。# 一、1.对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中， LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearD... ...
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2019-07-19 19:05:26
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在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。# 一、scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。... ...
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2019-07-19 19:03:33
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SV... ...
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2019-07-19 19:01:10
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主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。# 一、PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最... ...
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2019-07-19 18:45:47
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局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。下面我们就对L... ...
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2019-07-19 18:41:00
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1234567reduce_sum 是 tensor 内部求和的工具。其参数中： input_tensor 是要求和的 tensor axis 是要求和的 rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要仇和 keep_dims 求和后是否要降维 这个操作的名称，可能在 graph 中 用 已 ...
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2019-07-14 15:13:02
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