本系列目的在于总结每一个分类器的特点(优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等)。相关代码自己搜。
python:建议使用2.7
python常用函数库:NumPy、scikit-learn等
python集成环境:anaconda
毕业季,玩了20天。
降维的好处:
使数据集更易使用;降低算法开销;去除噪声;使结果更易理解。
常见的降维技术:
主成分分析(principal component analysis,pca)。在pca中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复,重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现,大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此,我们可以忽略余下的坐标轴,即对数据