［机器学习笔记］主成分分析

最新推荐文章于 2022-05-29 22:09:56 发布
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#人工智能 #数据分析 #数据挖掘 #机器学习

博客围绕人工智能、数据分析和数据挖掘展开，虽未给出具体内容，但从标签可知涉及机器学习等相关信息技术领域，可能探讨数据挖掘方法、数据分析技巧以及人工智能应用等关键信息。
机器学习笔记 主成分分析（PCA）
学以致用 知行合一
06-20 1000
大型数据集在许多学科中越来越普遍。为了解释这些数据集，需要以一种可解释的方式大幅降低它们的维度，从而保留数据中的大部分信息。为此目的开发了许多技术，但主成分分析 (PCA) 是最古老且应用最广泛的技术之一。它的想法很简单——减少数据集的维度，同时尽可能多地保留“可变性”（即统计信息）。 尽管它被使用并且有时被重新发明，但在许多不同的学科中，它本质上是一种统计技术，因此它的大部分开发都是由统计学家完成的。
机器学习笔记（九）——数据降维：主成分分析法（PCA）
热门推荐
weixin_43312354的博客
04-22 9万+
一、主成分分析法（PCA）思想及原理 （一） 什么是主成分分析法 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。 （二）为什么要做主成分分析 在很多场景中需要对多变量...
ML常用资料链接
waeceo的专栏
10-08 450
ML常用资料链接 1.1000题 https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/78121924 2.
机器学习——主成分分析（PCA）
菜到怀疑人生的博客
02-02 1373
以下内容均为个人理解，如有错误，欢迎指出 文章目录什么是主成分分析PCA的一点个人理解推导过程 什么是主成分分析 主成分分析（PCA）常用于降维，是一种无监督算法。在周志华老师的《机器学习》一书中，将PCA的降维目的分为最近重构性和最大可分性，最近重构性部分有一丝问题（由于逆矩阵的作用与原矩阵的几何效用相反，基于投影点重构的点和原样本点是相等的，故书中式10.14的值应该等于0），故本文主要讨...
机器学习笔记16--pca主成分分析
handsome_happy的博客
07-07 393
第一种情况是 如果你想要访问隐藏的特征 而你认为这些特征可能显示在你的数据的图案中 第二种情况当然就是降维          它可以帮助你可视化高维数据         去噪         在使用另一个算法前使用 PCA 进行预处理 如果你收到任何形状的数据 无论是何种形状,PCA 会仅通过转化和轮换发现从旧坐标系统获得的新坐标系统,它根据数据中心,将坐标系的中心移至//
吴恩达老师机器学习笔记主成分分析PCA
八千鸟的博客
10-31 925
接着学习主成分分析，这个算法在之前计量地理学的作业里写过，不过前者稍微啰嗦了一点。 原始二维数据： 放代码： load('ex7data1.mat'); [m n]=size(X); X=(X-mean(X))./std(X); sigma=1/m*(X'*X); % 求取协方差矩阵 [U,S,V]=svd(sigma); % 求取特征向量 Ureduce=U(:,1:1); % 这里降为1维...
张小贤的平凡之路---机器学习之PCA降维---周志华《机器学习》
weixin_42758426的博客
06-19 698
降维
精选资源
机器学习实战笔记4——主成分分析
01-21
1、机器学习导论 8、稀疏表示 2、KNN及其实现 9、核方法 3、K-means聚类 10、高斯混合模型 4、主成分分析 11、嵌入学习 5、线性判别分析 12、强化学习 6、贝叶斯方法 13、PageRank 7、逻辑回归 14、深度学习 ...
【机器学习 笔记】主成分分析PCA 原理及计算举例
weixin_43514766的博客
04-22 1420
PCA：Principal Component Analysis 是一种常用的降维手段。 重点：无监督 不能基于标签，而是基于方差。 方差越大的方向，数据分散得越开。 ????看了一个教程，内容如下： 以老鼠的基因为例，如果只关注一个基因，那么我们的数据是一维的，可以简单的在坐标轴上展示，如下图。（坐标轴上，越往右数值越大） 从图上我们仍然可以得出：老鼠1、2、3之间的相似性比较高，类似的，老鼠4、5、6之间的相似性比较高。 如果有两个基因的话，需要一个二维的坐标轴来表示数据： 老鼠1、2、3的基因数
机器学习实战——PCA（主成分分析）
昆兰.沃斯 的博客
09-01 1万+
本章关于PCA的代码虽少，但涉及到的知识却很多，由于数学知识比较浅薄，所以在看这章时提前查找资料复习了很多的概率论和统计学知识和python基础知识，这里记录的很多都是关于PCA的相关知识或理论（例如：特征向量、协方差矩阵等），由于部分知识涉及较多，讲的有点详细所以文章篇幅较长尽量缩减了，下面进入正文。 通常我们可以很清楚的看到一维数据，或直观的二维图形，但实际中很多的数据远不止1、2、3维，这...
简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)
null的专栏
06-01 4万+
一、数据降维 二、
数学建模|机器学习|主成分分析原理（PCA）
FENG_LIN的博客
05-18 2687
一、PCA简介 1. 相关背景 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一
机器学习基础——PCA（主成分分析）
g11d111的博客
03-26 1856
一、什么是PCA？   在数据挖掘或者图像处理等领域（大维度数据）经常会用到主成分分析(Principle Component Analysis)，这样做的好处是使要分析的数据的维度降低了，在减小计算所需消耗的内存并提高运算速度的情况下，能够将数据的主要信息保留下来。 PCA是最常见的降维算法，其定义，可以从两个方面来理解；①最大化投影后数据的方差（让数据更分散）；②最小化投影造成的损失。
（西瓜书）机器学习（周志华）书目录
qq_41413211的博客
05-29 7396
需要资源请评论领取 1.机器学习概述 1.1.人工智能与机器学习 1.2.机器学习分类 1.3.机器学习应用 1.4.机器学习常用术语解释 2.模型的评估与选择 2.1.经验误差与过拟合 2.2.评估方法 2.3.性能度量 2.4.偏差与方差 3.线性回归 3.1.什么是回归 3.2.一元线性回归 3.3.多元线性回归 3.4.对数几率回归 3.5.线性判别分析（LDA） 3.6.多分类学习 3.7.类别不平衡问题 4.决策树 4.1.决策树概述 4.2.ID.
［机器学习笔记］回归
七月知上的博客
12-14 1万+
为了更好的理解机器学习中回归算法，将回归算法的数学推论做了推导，主要参考了斯坦福大学吴恩达和小象学院邹博的课件，以及李航的统计学习方法。水平所限若有所疏漏，敬请指出。
［机器学习笔记］机器学习基本概念总结
七月知上的博客
12-27 1478
机器学习基本概念的总结
［机器学习笔记］支持向量机(上)
七月知上的博客
12-22 1280
支持向量机是一种二分类模型，它的最基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。支持向量机分为线性可分支持向量机，线性支持向量机和非线性支持向量机。
［机器学习笔记］HMM
七月知上的博客
01-10 1268
隐马尔可夫模型(HMM)是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。HMM的实际问题主要包含概率计算问题，学习问题和预测问题。
［机器学习笔记］xgboost
七月知上的博客
01-09 1138
xgboost是数据挖掘比赛中神器，本文是对xgboost理论部分数学推导的笔记，最后还转载了知乎上对GBDT和xgboost异同的分析。
机器学习笔记：主成分分析与斯坦福课程概览
本文主要探讨的是机器学习中的一个关键概念——主成分分析（PCA）中的一个具体问题，即如何选择合适的主成分数量。在进行主成分分析时，我们需要决定保留多少个主成分以达到最佳的数据降维效果。主成分分析是一种...
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