详细剖析PCA主成分分析原理 转自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用 ...
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2017-11-01 21:44:52
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Principal Components AnalysisCall: principal(r = USJudgeRatings[, -1], nfactors = 1)Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matr ...
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2017-10-31 21:27:05
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1、PCA降维 降维有什么作用呢？数据在低维下更容易处理、更容易使用；相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；去除数据噪声降低算法开销 常见的降维算法有主成分分析（principal component analysis,PCA）、因子分析（F ...
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2017-10-18 02:06:30
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结果： 分析：虽然损失了%3的预测准确性，但是相比于原来的64维特征，使用PCA压缩并降低了68.75%的维度，能改节省大量的训练时间，在保持数据多样性的基础上，规避掉了大量特征冗余和噪声。 ...
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2017-10-12 14:00:27
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数据预处理的常用流程： 1）去除唯一属性 2）处理缺失值 3）属性编码 4）数据标准化、正则化 5）特征选择 6）主成分分析 （1）去除唯一属性 在获取的数据集中，经常会遇到唯一属性。这些属性通常是添加的一些di属性，如存放在数据库中自增的主键。这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以只需要简单地 ...
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2017-09-29 00:38:11
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提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧 提升深度学习模型的表现，你需要这20个技巧 标签： 深度学习 2016-09-24 21:28 6650人阅读 评论(0) 收藏 举报 标签： 深度学习 2016-09-24 21:28 6650人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 深度学习（4） 分类 ...
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2017-09-25 22:03:04
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。用于数据降维。 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applicati ...
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2017-09-22 00:57:23
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参考资料：Mastering Machine Learning With scikit-learn 降维致力于解决三类问题。第一，降维可以缓解维度灾难问题。第二，降维可以在压缩数据的同时让信息损失最 小化。第三，理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解 PCA简介 主成分 ...
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2017-09-07 12:08:31
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 简介 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的 信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反 映此课题的信息有一定的重叠。 ...
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2017-08-30 18:35:04
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PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, ...
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2017-08-19 10:56:07
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