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【MATLAB第31期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理回归问题MATLAB代码实现(持续更新)
MATLAB第31期 基于MATLAB的降维 全局敏感性分析 特征排序 数据处理回归问题MATLAB代码实现 持续更新 本文敏感性分析主要分析回归问题 下期分析分类问题 fisher rf arf nca等 内容更新 增加视频解说 基于MA
MATLAB
敏感性分析
降维
特征排序
数据处理
【MATLAB第32期】【更新中】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现
MATLAB第32期 更新中 基于MATLAB的降维 全局敏感性分析 特征排序 数据处理分类问题MATLAB代码实现 持续更新 本文敏感性分析主要分析分类问题 fisher rf arf nca等 版本更新 2023 8 2 增加基于拥挤距
MATLAB
分类
降维
敏感性分析
特征排序
python使用t-sne算法降维,方便可视化
常用的降维算法有LDA PCA 但通常为了方便可视化 我们使用t sne降维算法 PCA的算法可以参考 异常检测2 PCA异常检测 t san的算法可以参考 t SNE算法 示例代码 import pandas as pd import m
特征工程
python
降维
每天五分钟机器学习:使用主成分分析法PCA算法的注意事项
本文重点 PCA算法能够降维数据 这会给我们带来一些好处 本节课程我们将学习一下 在应用PCA算法时的一些建议 PCA算法可以提高算法的运行 如果数据集维度特别大 10000维 算法运行的会比较慢 我们使用PCA算法能够有效的降低数据的维度
每天五分钟玩转机器学习算法
算法
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降维
PCA
通俗理解PCA降维作用
概述 本文主要介绍一种降维方法 PCA Principal Component Analysis 主成分分析 降维致力于解决三类问题 降维可以缓解维度灾难问题 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化 理解几百个维度的数据结构很困难 两三个
python
PCA
降维
数据分析
机器学习--PCA(主成分分析)原理及应用
众所周知PCA是有效的降维方法 当你的特征非常多维度非常大的时候 为了使机器学习的算法在计算或是训练的时候有更高的效率 通常会进行降维处理 将一个具有m个数据n维的数据降为k维的数据 方法如下 算出一个sigma矩阵 x i 为n 1的矩阵
机器学习
算法
PCA
统计
降维
python实现PCA降维
概述 本文主要介绍一种降维方法 PCA Principal Component Analysis 主成分分析 降维致力于解决三类问题 1 降维可以缓解维度灾难问题 2 降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化 3 理解几百个维度的数据结构很
python
PCA
降维
[机器学习与scikit-learn-46]:特征工程-特征选择(降维)-2-常见的特征降维的方法大全
作者主页 文火冰糖的硅基工坊 文火冰糖 王文兵 的博客 文火冰糖的硅基工坊 CSDN博客 本文网址 https blog csdn net HiWangWenBing article details 123953894 目录 前言 第1章
机器学习与scikitlearn
scikitlearn
机器学习
特征工程
降维
【数模】主成分分析PCA
主成分分析 Principal Component Analysis PCA 是一种降维算法 它能将多个指标转换为少数几个主成分 这些主成分是原始变量的线性组合 且彼此之间互不相关 其能反映出原始数据的大部分信息 使用场景 一般来说 当研究
数学建模
主成分分析
PCA
聚类
降维
降维和特征选择的关键方法介绍及MATLAB实现
目录 概念理解 降维 特征选择 降维的方法 主成分分析 Principle Component Analysis PCA 方法 偏最小二乘法 Partial Least Squares PLS MATLAB实现 重点函数解读 例 光谱数据主
机器学习算法MATLAB实例
降维
特征选择
PCA
PLS
深度信念网络(Deep Belief Network)论文
深度信念网络是深度学习爆发前夕重要的研究成果 以Hinton 2006年的两篇论文为代表 A fast learning algorithm for deep belief nets Reducing the dimensionality
深度学习
深度信念网络
DBN
Hinton
降维
机器学习:matlab和python实现SVD(奇异值分解)算法
1 SVD SVD Singular Value Decomposition 奇异值分解 SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解 还可以用于推荐系统 以及自然语言处理等领域 是很多机器学习算法的基石 假设我们现在有一个矩阵M m n 如
MATLAB
机器学习
SVD
降维
python实战因子分析和主成分分析
机器学习中 因子分析和主成分分析是模型降维的两种最常用方法 因子分析基础概念 因子分析是一种统计方法 可用于描述观察到的相关变量之间的变异性 即潜在的未观察到的变量数量可能更少 称为因子 例如 六个观察变量的变化可能主要反映了两个未观察 基
数据分析
因子分析
主成分分析
python
降维