哪有什么合适不合适的博客

协方差矩阵法：形成样本矩阵，对样本中心化计算样本矩阵的协方差矩阵对协方差矩阵进行特征值求解，选取最大的p个特征值对应的特征向量组成投影矩阵对原始样本矩阵进行投影，得到降维后的新样本矩阵...

一、实验要求在计算机上验证和测试sklearn的相关降维和主成分分析算法。二、实验目的1、掌握降维分析算法的原理2、掌握sklearn如何实现降维分析；三、实验内容实验步骤1.请阅读降维分析的参考代码，完成sklearn对莺尾花4维数据降维为2维，分别用协方差矩阵和sklearn中PCA的方式原始数据：协方差矩阵：结果图：sklearn中PCA（主特征分析）：结果图：具体实现代码发在资源上，自取。...

文章目录一、实验要求二、实验目的三、实验内容实验步骤1.请根据cluster文件代码，根据K均值聚类算法的原理，有两种初始化方法，一种是随机中心点，一种是随即分类，请修改代码实现另一种初始化也就是随机分类代码，然后观察聚类过程比较两种随机初始化方法效果。2.请对比sklearn的K均值聚类和混合高斯模型，针对make_blobs生成的基本数据集， makemoons生成的太极数据集，makecircles生成的圆环数据集，多类数据集，对比聚类的效果如何。一、实验要求在计算机上验证和测试k-means聚类

文章目录思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证KNN算法贝叶斯决策树集成学习的主要目的、Bagging与Boosting有什么区别支持向量机回归分析聚类第八章主要问题思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证KNN算法贝叶斯决策树集成学习的主要目的、Bagging与Boosting有什么区别支持向量机回归分析聚类第八章主要问题本博客为上课笔记，仅用于交流与学习，复习时间紧迫，大家加油吧！！！...

一、实验要求在计算机上验证和测试最小二乘法和线性回归实验，sklearn的线性回归算法。二、实验目的1、掌握最小二乘法的原理2、能够理解线性回归和多元线性回归算法；3、掌握线性回归评价指标和多项式特征算法；4、掌握KNN，贝叶斯，决策树和SVM如何进行线性回归5、掌握逻辑回归分类算法三、实验内容实验步骤1.请参考线性回归.pdf文档，完成基于最小二乘法的一元线性回归，多元线性回归的实现。并用测试用多元线性回归，对波士顿房价进行预测。一元线性回归：多元线性回归：用多元线性回归，对

一、实验要求在计算机上验证和测试莺尾花数据的支持向量机分类实验，sklearn的支持向量机分类算法。二、实验目的1、掌握支持向量机的原理2、能够理解支持向量机分类算法；3、掌握sklearn的支持向量机分类算法；三、实验内容实验步骤1.请参考LinearSVC.pdf文档，将莺尾花的数据替换为make_blobs自动生成两个测试数据集（一个是两个类别数据完全分离，另一个是两个类别数据有很少部分的交叉），对比KNN,贝叶斯，决策树，随机森林还有LinearSVC的分界边界线的区别。数据集：