[帮助文档] 使用云原生AI套件分析优化机器学习模型
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具。
【Python 机器学习专栏】PCA（主成分分析）在数据降维中的应用
在当今大数据时代，数据的维度往往非常高，这给数据处理和分析带来了巨大的挑战。数据降维技术成为了处理高维数据的重要手段之一，而主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是其中最常用的方法之一。本文将深入探讨 PCA 在数据降维中的应用，并通过 Python 代...
【视频】机器学习交叉验证CV原理及R语言主成分PCA回归分析犯罪率|数据共享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24671 交叉验证是避免过度拟合和很好地理解预测模型性能的最有效技术之一。 训练集用于训练模型，测试集用于评估其性能。但是这种方法通常应该避免，并且不应用于现实世界的场景。 ...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）
[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新...
机器学习：(PCA)主成分分析法及应用（spss）
一、主成分分析原理1．1、主成分分析法简介美国的统计学家斯通(stone)在1947年关于国民经济的研究。他曾利用美国1929—1938年各年的数据，得到了17个反映国民收入与支出的变量要素，例如雇主补贴、消费资料和生产资料、纯公共支出、净增库存、股息、利息外贸平衡等等。在进行主成分分析后，竟以97...
机器学习算法之---PCA（主成分分析）
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，可以将高维的数据降维到低维，以提取关键信息和减少噪音。它通过找到数据集中最重要的方向，并将数据在这个方向上投影，从而实现降维。PCA 的步骤如下：1.去除均值：对数据进行去均值处理，使得每个特征的平均值为0。...
机器学习十大经典算法之PCA主成分分析
PCA主成分分析法简介主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的，就...
机器学习：一文从入门到读懂PCA（主成分分析）
机器学习：一文从入门到读懂PCA（主成分分析）前置知识维度灾难内积的几何意义向量与基向量的内积，就是向量在基向量方向上的投影坐标。点乘（Dot Product）的结果是点积，又称数量积或标量积（Scalar Product）。在空间中有两个向量：从代数角度看，点积是对两个向量对应位置上的值相乘再相加...
[帮助文档] 如何使用机器学习的时序分析建模
如何使用机器学习的时序分析建模
Python机器学习（四）：PCA 主成分分析
主成分分析法是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。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤： 对样本进行demean处理（使所有样本的均值为0） 取一个轴的方向 w = （w1，w2...，wn），使我们的样本，映射到w之后，使下式最大 ...
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