https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html SVD https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html 主成分分析（PCA） 感觉看完这两篇基本通透了。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-17 16:59:29
阅读次数：
55
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84660707 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），LDA是一种监督学习的降维技术，其具体的原理用一个栗子来说明。首先，从一个简单的分类开始，如下图所示 尝试找一个向量，并将各个样本 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-08-10 18:35:42
阅读次数：
79
1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-30 22:04:18
阅读次数：
75
1.数据处理时缺失指怎么处理 2.L1和L2的区别 3.高维数据如何降维 4.特征处理，连续型和非连续性，给了个例子，年龄和user_id两个特征如何处理 5.LR了解吗，如何解决过拟合问题 6.如何评估模型结果，我把分类和回归分别解释，介绍各种评估方式的不足，还问了ROC曲线横纵坐标 7.Rand ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-28 22:38:27
阅读次数：
115
在sklearn.feature_selection模块中，可以对样本集进行特征选择（feature selection）和降维（dimensionality reduction）,这样会提高估计器的准确度或者增强在高维数据集上的性能。 1. 移除低方差特征 VarianceThreshold是特征 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-22 23:36:37
阅读次数：
103
1? 模式识别系统 数据获取：用计算机语言（可计算数字符号）来表示研究对象 预处理：对研究对象去噪声，复原等 特征提取与选择：对数据进行变换，降纬，简化处理等 分类决策：归类（） 分类器设计：对分类结果进行判断检测，误差分析 2? 模式识别主要问题 特征选择与优化：特征选择：使同类物体紧致性； 组合 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-22 16:02:05
阅读次数：
67
Linear Methods Nonlinear Methods Lower-dimensional linear projection preserves local information only ISOMAP 2000 LLE (Locally Linear Embedding) 2000 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-11 11:18:21
阅读次数：
141
PCA:主成分分析-Python实现，X:[2500,784],把X降到50维 1 def pca(X=np.array([]), no_dims=50): 2 """ 3 Runs PCA on the NxD array X in order to reduce its dimensionali ...
分类：
编程语言 时间：
2020-07-10 13:39:47
阅读次数：
113
原文链接http://tecdat.cn/?p=14033 神经网络是一种非常通用的灵活预测模型，可用于解决各种问题，包括分类，降维和回归。 现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-08 14:59:00
阅读次数：
79
熟练《机器学习实战》和《花书》中的所有知识点 熟练《剑指Offer》中的所有知识点 熟练Pytorch操作 经常参加和复现Kaggle竞赛 数据降维：复现PCA、LE、LLE、LBP 集成学习：复现Kaggle竞赛前5名 强化学习：复现Kaggle竞赛前5名 深度学习：复现ImageNet竞赛上的一 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-07-07 10:25:01
阅读次数：
85
