主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 一個(gè)優(yōu)秀的模型應(yīng)該是用盡可能少的特征來(lái)涵蓋盡可能多的信息苹威。對(duì)于多元線性回歸模型昆咽，除了對(duì)全部特...
IP屬地：上海
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多元線性回歸模型的特征降維：主成分回歸和偏最小二乘 -
研究生在讀掷酗，研究方向是數(shù)據(jù)挖掘调违，主攻推薦系統(tǒng)，喜歡運(yùn)動(dòng)汇在，感覺(jué)自己就是個(gè)假的程序員翰萨。
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機(jī)器學(xué)習(xí)(七)：PCA主成分分析和案例實(shí)現(xiàn)一脏答、算法簡(jiǎn)介 主成分分析(Principal Component Analysis糕殉，簡(jiǎn)稱PCA)算法是降維中最常用的一種手段，降維的算法還有很多殖告，比如奇異值分解(SVD)阿蝶、因...
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簡(jiǎn)單線性回歸 & 最小二乘法（內(nèi)含python求解過(guò)程）作為一個(gè)文科生羡洁，想學(xué)點(diǎn)數(shù)學(xué)學(xué)點(diǎn)編程學(xué)點(diǎn)算法真的太不容易了，線性回歸是什么鬼爽丹？筑煮？最小二乘法是什么鬼？粤蝎？看了一些課程之后竟然覺(jué)得更不懂了真仲，網(wǎng)上的資料越看越暈。初澎。所以我盡量用最簡(jiǎn)單...
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三.探索鳶尾花數(shù)據(jù)集：分類(lèi)秸应、降維、聚類(lèi)首先需要了解的一點(diǎn)：分類(lèi)問(wèn)題屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)碑宴；降維和聚類(lèi)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)類(lèi)型软啼。 有監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例：鳶尾花數(shù)據(jù)分類(lèi) 我們使用簡(jiǎn)單的高斯樸素貝葉斯方法完成這個(gè)分類(lèi)任務(wù)，該方法假設(shè)每個(gè)特...
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咸魚(yú)匕积。
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python學(xué)習(xí)筆記之使用sklearn進(jìn)行PCA數(shù)據(jù)降維
只能說(shuō)scikit-learn實(shí)在是太強(qiáng)大了，三言兩語(yǔ)就能搞定PCA 1.函數(shù)原型及參數(shù)說(shuō)明 主要參數(shù) n_components:意義：PCA算法中所要保留的主成分個(gè)數(shù)n榜跌，也...
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用sklearn 實(shí)踐PCA降維用sklearn 實(shí)踐PCA 原文地址： https://towardsdatascience.com/pca-using-python-scikit-learn-e653f...
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2020年，照顧父母，努力工作帆调，學(xué)會(huì)讀書(shū)奠骄，學(xué)著理財(cái)！
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sklearn.decomposition.PCA的使用筆記
sklearn.decomposition.PCA參數(shù) class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=Tru...
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sklearn的PCA1.1 維度 對(duì)于數(shù)組和series來(lái)說(shuō)，維度就是shape返回的結(jié)果芹务，shape中返回幾個(gè)數(shù)字就是幾維蝉绷。對(duì)圖像來(lái)說(shuō)，維度就是圖像中特征向量的數(shù)量枣抱。降維算法中的”降維“熔吗，...
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SKlearn - PCA數(shù)據(jù)降維PCA是無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)降維方式桅狠，目的是將一個(gè)高維數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為一個(gè)低維數(shù)據(jù)集。如今我們的數(shù)據(jù)集往往有成百上千維的特征轿秧，但并不是所有的特征都很重要中跌，通過(guò)降維，去除那些不重要的特征菇篡。數(shù)...
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PCA簡(jiǎn)述簡(jiǎn)介 PCA全稱Principal Component Analysis逸贾，即主成分分析陨仅，是一種常用的數(shù)據(jù)降維方法。它可以通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無(wú)關(guān)的表示铝侵，...
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鳶尾花(iris)數(shù)據(jù)集分析??Iris 鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集灼伤，在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)據(jù)集內(nèi)包含 3 類(lèi)共 150 條記錄咪鲜，每類(lèi)各 50 個(gè)數(shù)據(jù)狐赡，每條記錄都有 4 項(xiàng)特征：...
