一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择就是在一大堆数据中删除相关性系数比较低对结果没什么影响的特征，从而降维优化计算程度。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-02 11:32:32
阅读次数：
118
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 一般是减少样本中不相关的特征，加快模型的训练速度和效率，比如预测今天是否会下雨，其中性别比例就是多余的特征。 2、PCA 就是识别数据中主要的特征，然后通过分析特征值，确定出需要保留的主成分个数，舍弃其他主成分，从而实现数据的降维。 二、并用自己的话 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-02 09:20:48
阅读次数：
53
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：原始数据中，有许多特征值是一样的，去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，才可以更容易看清真相。 2、PCA：即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 二、并用 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-05-01 22:16:31
阅读次数：
60
一、实验目的 1．借助矩阵按模最大特征值，判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性。 2．会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时，用修改后的Gauss-Seidel迭代法。 3．会逐次超松驰迭代法。 二、实验原理 三、实验程序 四、实验内容 用上面前二种方法求解如下4元线性方程组的近似 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-29 15:02:05
阅读次数：
78
一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 根据需求，选择具有价值的样本特征，即减少不必要的样本特征。 减少特征具有重要的现实意义，不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快模型的训练速度，一般的，还会获得更好的 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-29 13:03:24
阅读次数：
302
概述 1.行列式+矩阵 基础篇 2.向量组+方程组 主题篇 3.特征值+二次型 应用篇 行列式 这个叫2阶行列式：2行2列。行列式一般以2阶为起点，一阶行列式是这个数字本身。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-25 12:28:20
阅读次数：
52
假设条件：我们有m个样本，每个样本有n个特征。我们的目的是通过神经网络的训练，使模型能够识别每张图片是否是指定的图像。 首先每个样本有n个特征值，我们的最终模型需要包含n个w，1个b。模型通过公式temp=wx，计算每一个特征值的temp的值，最后累加，这里的每个x特征值都对应一个自己的w。最后加上 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-04-13 16:42:55
阅读次数：
87
Harris 角点定义为一个邻域内存在两个正交方向上梯度变化较大的点。 作 xy 平面上的二维函数，使用自相关函数可描述图像上一固定点在任意方向上的灰度变化；然后利用泰勒级数展开自相关函数，即可将其转换为矩阵特征值问题（参考博文 "光流跟踪"）。 在某些应用中（如视觉测量），想获得更加精确的角点定位 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-09 16:49:19
阅读次数：
145
每一种颜色都可用3个参数来确定，即色调、明度和饱和度。色调是彩色彼此相互区别的特征，决定于光源的色谱组成和物体表面所发射的各波长对人眼产生的感觉，可区别红、黄、绿、蓝、紫等特征。明度，也称为亮度，是表示物体表面明暗程度变化的特征值，通过比较各种颜色的明度，颜色就有了明亮和深暗之分。饱和度，也称为彩度 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-05 11:49:54
阅读次数：
109
泰坦尼克数据集描述： 案例数：1309 特征数：14个，包括年龄，性别，仓位等 总存活率：38% 统计描述部分只详细看仓位和性别这两个特征值，以及它们的联合起来对生存率的影响 从男女各自的总幸存率看，男女幸存比大约为1:2，单从这点看男女幸存的比例并不是很悬殊。但是结合人数占比，男性大约占了6.5成 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-01 00:51:13
阅读次数：
71
