机器学习之降维

最新推荐文章于 2024-12-26 10:13:49 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： Machine Learning Deep Learning Andrew Ng
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#Dimensionality Reduction（降维）【无监督学习】
 

#Motivation 1：Data compression（目标1：数据压缩）

  • 如果我们能把所有的原始样本投影这条绿色线上，则只需要一个数就能指定点在直线上的位置；
  • 这会让学习算法运行得更快。

  • 投影在一个平面上；

 

#Motivation 2：Data Visualization（目标2：可视化）

 

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机器学习_降维
a6181816的博客
06-04 1337
不同的降维算法有各自的特点和适用场景。在实际应用中，选择合适的降维算法需要根据数据的特点和具体需求进行权衡，并且可以通过实验和调参来优化降维效果。
机器学习特征降维
小森的博客
05-12 1138
相关系数的值介于–1与+1之间，当 r>0 时，表示两变量正相关，r<0 时，两变量为负相关，当 |r|=1 时，表示两变量为完全相关，当r=0时，表示两变量间无相关关系。斯皮尔曼相关系数与之前的皮尔逊相关系数大小性质一样，取值 [-1, 1]之间，斯皮尔曼相关系数比皮尔逊相关系数应用更加广泛。PCA 通过对数据维数进行压缩，尽可能降低原数据的维数(复杂度)损失少量信息，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量。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。
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09-21
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机器学习-降维
我的心曾悲伤7次
06-02 340
数据降维的主要方法： 投影和流形学习 投影： 高维空间的所有训练实例实际上（或近似于）受一个低得多的低维子空间所影响 投影并不是降维的最佳方法。许多情况下，许多情况下，子空间可能会弯曲或转动，比如 著名的瑞士卷玩具数据集 简单地进行平面投影会直接将瑞士卷的不同层压扁在一起。 d维流形就是n维空间的一部分，局部类似于一个d维超平面。在瑞士卷的例子中，d=2，n=3：它局部类似于一个2D平面，但是在第...
解释机器学习模型的一些方法（一）——数据可视化
weixin_30535167的博客
07-23 864
本系列文章转载自关于如何解释机器学习的一些方法。本篇主要介绍了几种可视化数据及模型结果的方法。 到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位消费者是否会点击一个广告啦，等等。甚至于，机器学习算法还能驾驶汽车，以及预测大选结果！… 呃，等等。它真的能吗？我相信...
训练集和测试集是分开降维还是整体降维？
进击的扛把子
10-28 2283
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机器学习——降维
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12-05 822
目标1：数据压缩
机器学习之降维与度量学习视频精讲
06-09
在机器学习领域，降维和度量学习是两个至关重要的概念，它们对于高效的数据处理和模型...在提供的"机器学习之降维与度量学习视频精讲"资料中，你可以系统地了解并掌握这些知识，进一步提升你在人工智能领域的专业能力。
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吴恩达机器学习笔记51-初始值重建的压缩表示与选择主成分的数量K（Reconstruction from Compressed Representation & Choosing The Number...
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03-13 224
一、初始值重建的压缩表示　　 　　在PCA算法里我们可能需要把1000 维的数据压缩100 维特征，或具有三维数据压缩到一二维表示。所以，如果这是一个压缩算法，应该能回到这个压缩表示，回到原有的高维数据的一种近似。 　　所以，给定的
AutoCAD机械制图100例 练习图纸
03-19
AutoCAD机械制图100例 练习AutoCAD机械制图的实例图纸
数据预处理：数据降维
sinat_41928169的博客
05-19 4842
目录 数据降维的应用场景 基于特征选择的降维 基于维度转换的降维 参考资料： 1.《Python数据分析与数据化运营》宋天龙 2.主成分分析（PCA）原理详解 - 知乎 3.机器学习中SVD总结 数据降维的应用场景 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。是否进行降维主要考虑以下方面： 维度数量。高维的数据大部分情况下是需要降维的
matlab方差贡献率,求助，关于累计方差贡献率低的原因？
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