机器学习测试笔记（18）——降维（下）
3.非负矩阵分解3.1 概念非负矩阵分解(Non-Negative Matrix Factorization : NMF)。矩阵分解：一个矩阵A分解为A=B1*B2*…*Bn。非负矩阵分解：矩阵分解,矩阵A、 B1…Bn中元素均为非负。3.2 代码通过fromsklearn.decompositio...
机器学习测试笔记（18）——降维（上）
1.降维解决能问题降维解决能问题：缓解维度灾难问题；压缩数据的同时让信息损失最小化；理解低维度更容易。有些特征的意义不大，可以通过降维来解决2. 主生成分析2.1 概念主生成分析(Principal CpmponentAnalysis:PCA)。无监督线性降维，用于数据压缩、消除冗余和消除噪音。对图...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
测试笔记相关内容
- 笔记demo测试
- 笔记ubuntu测试
- 嵌入式软件测试笔记开展
- oracle测试笔记
- 嵌入式笔记测试
- 测试笔记软件测试开展
- 嵌入式软件测试笔记
- 机器学习测试笔记模型评估优化
- 机器学习测试笔记
- 机器学习测试笔记特征选择
- 机器学习测试笔记散点图
- 机器学习测试笔记线性回归函数
- 机器学习测试笔记线性回归
- 机器学习测试笔记支持向量机
- 机器学习测试笔记决策树随机森林
- 机器学习测试笔记数据清洗
- 软件评测笔记测试
- 笔记算法笔记知识点记录快速入门结构体测试
- resiprocate学习测试笔记
- 测试exchange笔记
- 软件笔记测试
- 测试笔记owa
- exch-pop3互通邮件测试笔记
- exch-pop3互通测试笔记
- exch-pop3互通测试笔记服务器搭建
- 探索性测试笔记
- 软件探索性测试笔记
- 闪回测试笔记