【机器学习实战】13.使用PCA来简化数据 占坑,待完成

最新推荐文章于 2022-10-05 15:01:18 发布
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此博客虽未完成，但标题显示将聚焦于机器学习中使用PCA来简化数据。PCA是重要的数据处理方法，在机器学习领域可降低数据维度、减少冗余信息，有助于提升模型训练效率和性能。
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PCA降维、法向量估计、点云体素及FPS滤波
enginelong的博客
07-03 2683
PCA降维、法向量估计 # 实现PCA分析和法向量计算，并加载数据集中的文件进行验证 import open3d as o3d import os import numpy as np from pyntcloud import PyntCloud from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # matplotlib显示点云函数 def Poin
机器学习实战笔记（十四）：利用PCA来简化数据
cqulun123的博客
06-06 543
  最近在看《机器学习实战》一书，关于利用PCA来简化数据这一章的内容，在网上看了一些不错的博客，在此记录下。[1] 机器学习实战之PCA[2] 机器学习第十三章：利用PCA来简化数据[3] 主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释[4] 机器学习实战之PCA[5] [机器学习]-PCA数据降维：从代码到原理的深入解析[6] 通俗理解PCA降维作用...
【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据
片刻 - ApacheCN
09-19 1551
第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出运动场上球的位置。在这个过程中，人们已经将百万像素点的数据，降至为三维。这个过程就称为降维(dimensionali
机器学习之利用PCA来简化数据
乐乐的博客
07-07 582
本文主要记录本人在学习机器学习过程中的相关代码实现，参考《机器学习实战》         主成分分析( PrincipalComponentAnalysis,PCA) 是一种数据降维方法。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
机器学习实战第13章——利用PCA简化数据
jgq1466693的博客
10-05 846
降维技术能够使得数据变得更易使用，且能够去除数据中的噪声，降维一般作为预处理步骤，在数据应用到其他算法之前清洗数据。在众多的降维技术中，独立成分分析、因子分析和主成分分析较为流行，这里介绍的就是主成分分析(PCA)。它可以从数据中识别其他主要特征，通过沿着数据最大方差方向旋转坐标轴实现。以方差最大方向作为第一条坐标轴，后续坐标轴与前面的坐标轴正交。
机器学习实战（十三）——利用PCA来简化数据
FavoriteStar的博客
08-18 1568
机器学习实战（十三）——利用PCA来简化数据
机器学习实战-13利用PCA来简化数据
SoundSlow的博客
11-17 551
最近正在做一个语音分离的任务，其中有一个语音分离的方法叫做NMF，中文非负矩阵分解，即将矩阵表示为V=WH，m*n = m*r * r*n；其实这种矩阵分解的方式和本章的内容类似，也是对矩阵进行降维或者简化矩阵；其实有时候并不仅仅是降维，这种方式，也是一种变相提取特征值得过程，其中的W相当于特征向量组，H相当于特征的权重向量组。即PCA不仅仅对数据进行降维，降低了数据的运算量；同时也是一种提取特真的
机器学习实战 第十三章 利用PCA来简化数据
qq_59026468的博客
09-21 1183
PCA降维
【机器学习实战-13章】利用PCA来简化数据
lynn_flame的博客
06-06 522
什么是降维？ 对于电视上的一场足球比赛，在显示器上是百万像素；如果我们想要找到球的位置，人们实时地将显示器上的百万像素转换成了一个三维图像，也就是球的位置。这个过程，人们已经将数据从一百万维降至三维。 数据是接受的原始材料，其中可能包含噪声和不相关信息。信息是指数据中的相关部分。
机器学习实战-利用PCA来简化数据(降维)
大数据ING的博客
11-19 1361
一 理论        降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。 　　降维具有如下一些优点： （1）使得数据集更易使用 （2）降低算法的计算开销 （3）去除噪声 （...
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【机器学习实战】第十三章 PCA算法数据集-数据集
03-30
在"【机器学习实战】第十三章 PCA算法数据集-数据集"中，我们关注的是一个名为"半导体数据"的案例。这个数据集通常用于演示和实践PCA算法，以便更好地理解和应用该方法。数据集可能包含了多个与半导体设备性能相关的...
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机器学习PCA降维实战项目
02-11
在这个"机器学习PCA降维实战项目"中，我们将深入探讨PCA的基本原理、实现步骤以及其在实际数据集上的应用。 首先，PCA的核心思想是找到原始数据集的主要成分，这些主要成分能最大化数据的方差，同时尽可能保持数据...
三角函数公式及python画三角函数
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02-11 1万+
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/2/11 上午11:34 # @Site : # @File : pic.py # @Software: PyCharm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(...
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'largeDoses'
蝉之洞
03-01 1166
《机器学习实战》第二章k近邻算法中遇到的问题原因：datingTestSet.txt中最后一列标签是str，代码利用到的是int所以换成datingTestSet2.txt或者自己在代码中处理一下《机器学习实战》源码及文件下载地址：https://manning-content.s3.amazonaws.com/download/3/29c6e49-7df6-4909-ad1d-18640b3c8...
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02-11 1002
弧长（弧度制）（角度制）面积（弧度制）（角度制）扇形的面积∝弧长：扇形面积的积分形式：（弧度制）周长扇形的周长由弧长和两个半径组成：（弧度制）弦长：（弧度制）...
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【西瓜书】——第八章 集成学习
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【机器学习实战】10.K均值聚类算法
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#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 18/4/15 下午4:32 # @Author : cicada@hole # @File : kMeans.py # @Desc : 第10章 利用k均值聚类算法对未标注数据分组 # @Link : from numpy import * ''' ==...
机器学习实战：主成分分析PCA详解
"这篇文档是关于机器学习实战中的主成分分析(PCA)的笔记，讲述了维数灾难的概念，以及PCA作为解决这个问题的维数约简技术。内容包括PCA的背景、目的以及与线性代数的关系。" 在机器学习领域，主成分分析(PCA)是一种...
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