机器学习平台 PAIpca降维的相关内容

机器学习原理与实战 | PCA降维实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. PCA介绍1.1 概念思想：dots = np.array([[1, 1.5], [2, 1.5], [3, 3.6], [4, 3.2], [5, 5.5...

机器学习系列(14)_PCA对图像数据集的降维_03

一、噪音过滤降维的目的之一是希望抛弃对模型带来负面影响的特征，同时，带有效信息的特征的方差应该是远大于噪音的，所以相比噪音，有效的特征所带来的信息不会在PCA当中大量抛弃。inverse_transform能够在不恢复原始数据的情况下，将降维后的数据返回到原本的高维空间。（即能够实现：“保证维度&a...

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02（下）

5、分析计算过程（以啤酒消费为例子）def plot_vectors(vectors=[(0, 0, 1, 2),(0, 0, 3, 1)], texts=[r'$\vec{a}$', r'$\vec{b}$', 'power vec', 'power vec2...

机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02（上）

一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的【1】降维：会减少特征，删除数据，可能使得模型受影响【2】噪音：衡量特征之间的线性相关【3】PCA（主成分分析）使用样本方差作为信息量衡量的指标（在PCA当中，以信息量作为衡量标准指的就是样本方差）参数：【1】Var&#...

机器学习系列(12)_PCA对人像数据集的降维_01

一、PCAPCA：主成分分析（Principal Component Analysis）是一种使用线性映射来进行数据降维的方法，同时去除数据的相关性，以最大限度保持原始数据的方差信息。【1】PCA就是要找出数据最主要的方面来代替原始数据。【2】PCA通常用于高维数据集的探索和可视化，还可以用作数据的...

机器学习（三）降维之PCA及鸢尾花降维

一.主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）（1）简介最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。&...

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更新时间 2023-04-06 13:44:29

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