04 PCA与梯度上升法

最新推荐文章于 2025-06-09 23:54:15 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 人工智能 算法 数据挖掘
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04 PCA与梯度上升法

文章目录

4-1 什么是PCA

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4-2 使用梯度上升法求解PCA问题

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4-3 求数据的主成分PCA

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4-4 求数据的前n个主成分

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4-5 高维数据映射为低维数据

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4-6 scikit-learn中的PCA

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4-7 试手MNIST数据集

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4-8 使用PCA 对数据进行降噪

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4-9 人脸识别与特征脸

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机器学习-PCA与梯度上升法
IT_Z7aaaaaaaaaa的博客
10-22 684
PCA与梯度上升法1 什么是PCA2 使用梯度上升法求解PCA问题3 求数据的主成分PCA4 求数据的前n个主成分5 高维数据映射为低纬数据6 scikit-learn中的PCA7 试手MNIST数据集8 使用PCA对数据进行降噪9 人脸识别与特征脸 1 什么是PCA 梯度下降法寻找一个目标函数的最优解（最小值、最大值），梯度寻找还应用在主成分分析（Principal Component Anal...
java实现梯度上升算法_机器学习之PCA与梯度上升法
weixin_28895791的博客
03-08 317
主成分分析(Principle Component Analysis，简称：PCA)是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。PCA 基本原理以有2个特征的二维平面举例，如图：横轴表示特征1，纵轴表示特征2，其中4个点表示二维的特征样本。如果要对样本进行降维降到一维，可以将这些点映射到横轴、纵轴或者其它轴上如：映射到不同的轴后样本间间距会不一样，而要找的就是让样本间间距最大的轴。假定这个轴方...
PCA与梯度上升法
Debroon
06-10 708
PCA与梯度上升法   PCA：主成分分析算法，具体记录在：《特征值分解实验：人脸识别与PageRank网页排序》，本质就是矩阵的特征值分解。 PCA 是一个非监督学习的算法，主要用于数据降维，方便人类理解、可视化、去噪。 而梯度上升法，作用于最大化一个效用函数。 举个例子，二维平面的降维： 那怎么把二维降到一维呢？选一个特征即可，另一个特征扔调。 降到特征1：所有点都在X轴上，二维平面变成一条横线。 降到特征2：所有点都在Y轴上，二维平面变成一条竖线。 对比以上俩者，发现降维.
PCA与梯度上升法（一）
m0_58700887的博客
06-21 123
使用梯度上升法求解PCA问题
第7章 PCA与梯度上升法
weixin_52449030的博客
10-29 207
第7章 PCA与梯度上升法。Jupyter Notbook 运行示例及其源码
（六）PCA与梯度上升法
Engineering_的博客
03-22 233
PCA与梯度上升
PCA与梯度上升法（二）
m0_58700887的博客
06-22 131
PCA高位数据映射为低维数据
主成分分析PCA 与 梯度上升法
石中路的博客
04-12 613
什么是PCA 主成分分析，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除领域都有广泛应用。 具体的，假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x(1),x(2),…,x(m))。我们希望将这m个数据的维度从n维降到n’维，希望这m个n’维的数据集尽可能的代表原始数据集。我们知道数据从n维降到n’维肯定会有损失，但是我们希望损失尽可能的小。那么如何让这...
机器学习之PCA与梯度上升法
weixin_33881041的博客
11-25 113
主成分分析（Principle Component Analysis，简称：PCA）是一种非监督学习的机器算法，主要用于数据的降维。 PCA 基本原理 以有2个特征的二维平面举例，如图： 横轴表示特征1，纵轴表示特征2，其中4个点表示二维的特征样本。如果要对样本进行降维降到一维，可以将这些点映射到横轴、纵轴或者其它轴上如： 映射到不同...
04机器学习--主成分分析(PCA)与梯度上升法及python实现
weixin_44446756的博客
04-16 2099
①PCA概述 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维 通过降维，可以发现更便于人类理解的特征 其他应用：可视化、去噪 例如：一个二维的数据 经过降维（保留其中一个维度，去除另一个维度，这里保留了特征） 另一种降维方式 比较容易看出第一种降维方案比较好，因为映射在x轴上的特征之间的距离相对较大，容易区分。 第一种方案就是最好的方案吗？ 再看一种情况 都映射到了一个轴上，这种方案所有的点更加趋近于原来的分布情况，这个时候的映射的区分度是最明显的，我们的目标就变.
机器学习--基础算法--PCA与梯度上升法
Mr_Wang0120的博客
05-07 297
1 什么是PCA 主成分分析： ●一个非监督的机器学习算法 ●主要用于数据的降维。通过降维，可以发现更便于人类理解的特征 ●其他应用:可视化;去噪 2 使用梯度上升法求解PCA问题 ...
PCA实战：梯度上升法求解主成分分析
梯度上升法是求解函数最大值的一种方法，与梯度下降法相反，后者用于最小化函数。在本例中，我们定义了一个`gradient_ascent()`函数，它以初始权重向量`initial_w`、学习率`eta`、迭代次数`n_iters`和精度阈值`...
深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）
ak47maker的博客
06-05 588
本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。
yolo模型精度提升策略
最新发布
qq_47798402的博客
06-09 218
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍
2203_75479908的博客
06-05 626
之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。
智能终端与边缘计算
wozaiwurenchu的博客
06-05 828
Cloudlet的定义和主要特征Cloudlet（微云）概念于2009年首次出现。它是一种成熟的边缘计算系统，旨在将移动计算的“端-云”两层架构转变为**“端-边-云”的三层架构** [对话历史]。Cloudlet通常部署在网络边缘，靠近接入点、基站或汇聚点，甚至可以直接运行在智能网联汽车或无人机上 [对话历史]。主要特征：可信且资源丰富的主机或机群。基于虚拟机技术，为移动终端提供服务。Cloudlet通过将与具体应用相关的数据部分从通用部分中抽离出来，形成VM Overlay与Base VM。
法律AI的“幻觉”治理：大模型如何重塑司法公正与效率
七刀的专栏
06-04 1137
在传统律师事务所中，一位律师审查一份50页的商业合同平均需要3小时；而在引入法律大模型后，这一时间被缩短至20分钟。效率提升的背后，是一场正在席卷全球法律体系的智能化革命——。
【oobabooga 本地AI模型搭建】
开心就好了啦
06-05 912
用于大型语言模型的 Gradio Web UI。其目标是成为文本生成的。
Langchain4j 文档处理（7）
m0_58617940的博客
06-05 1101
来自 langchain4j 模块的文件系统文档加载器（FileSystemDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的类路径文档加载器（ClassPathDocumentLoader）来自 langchain4j 模块的网址文档加载器（UrlDocumentLoader）来自 langchain4j-document-loader-amazon-s3 模块的亚马逊 S3 文档加载器（AmazonS3DocumentLoader）
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