【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平...
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据...
【阿旭机器学习实战】【6】普通线性线性回归原理及糖尿病进展预测实战
1、原理回归是对连续型的数据做出预测。分类的目标变量是标称型数据。如何从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小...
DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换—log对数变换、sigmoid/softmax变换
目录深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换log对数变换sigmoid/softmax变换Sigmoid函数Softmax函数相关文章DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之线性变换—标准化standardization、归一化Normalization/比例化Scali...
机器学习之支持向量机实例，线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数
支持向量机实例1.线性核函数def test_SVC_linear(): ''' 测试 SVC 的用法。这里使用的是最简单的线性核 :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为训练样本集、测试样本集、训练样本的标记、测试样本的标记 :return: None ''' iri...
机器学习（十）线性&多项式回归之房价与房屋尺寸关系
一.线性回归（1）线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的...
机器学习计算中高共线性存在可通过什么方式来确定？
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机器学习算法中因变量的特殊性质会对线性概率模型的估计带来哪些影响？
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DataScience：深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换—log对数变换、sigmoid/softmax变换
深入探讨与分析机器学习中的数据处理之非线性变换log对数变换 如果a(a>0，且a≠1)的b次幂等于N，即ab=N，那么数b叫做以a为底N的对数，记作logaN=b（其中a叫做对数的底数，N叫做真数），这就是对数变换。sigmoid/so...
机器学习降维之线性判别分析
机器学习降维之线性判别分析阅读目录 LDA描述 从二分类分析LDA原理 LDA求解方法回到顶部 LDA描述线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种由监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维，它是Ronald Disher在1936年发明的，有些资料上也...
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