参见：https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/53229427

机器学习中的降维算法：ISOMAP & MDS的更多相关文章

  1. 机器学习 降维算法: isomap & MDS

    最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上.提到降维,我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维,无法较好的对非线性结构降维.ISOMA ...

  2. 机器学习实战基础（二十）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（一） 之 概述

    概述 1 从什么叫“维度”说开来 我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提 ...

  3. 机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现

    简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或 ...

  4. 机器学习中的K-means算法的python实现

    <机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行 ...

  5. 机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

    PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,P ...

  6. 机器学习实战基础（二十七）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（八）PCA对手写数字数据集的降维

    PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import Rando ...

  7. 机器学习实战基础（二十四）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（五） PCA与SVD 之 重要接口inverse_transform

    重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵 ...

  8. 机器学习实战基础（二十二）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（三） PCA与SVD 之 重要参数n_components

    重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数. ...

  9. 机器学习实战基础（二十五）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（六） 重要接口，参数和属性总结

    到现在,我们已经完成了对PCA的讲解.我们讲解了重要参数参数n_components,svd_solver,random_state,讲解了三个重要属性:components_, explained_ ...

随机推荐

  1. VsCode之使用WebView通信

    之前我在这篇文章VsCode插件开发之插件初步通信 通过插件完成通信,这回我还是通过插件,只不过方式主要以在ts文件里面使用webview来进行通信. 另外在此声明,一定要好好看仔细看官方文档,国内关 ...

  2. nodejs中引用其他js文件中的函数

    基本语句 require('js文件路径'); 使用方法 举个例子,在同一个目录下,有app.fun1.fun2三个js文件. 1. app.js var fun1 = require('./fun1 ...

  3. Java/JSP程序连接不上Mysql驱动问题解决方法

    错误提示: java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driverat java.net.URLClassLoader$1.run(URLCla ...

  4. RabbitMq、ActiveMq、ZeroMq、kafka之间的比较

    MQ框架非常之多,比较流行的有RabbitMq.ActiveMq.ZeroMq.kafka.这几种MQ到底应该选择哪个?要根据自己项目的业务场景和需求.下面我列出这些MQ之间的对比数据和资料. 第一部 ...

  5. Saltstack管理对象属性之grains和pillar组件

    Grains组件 Grains是saltstack记录minion的一些静态信息组件,可以简单的理解为grains里面记录着每台minion的一些常用的属性,比如cpu.内存.磁盘.网络信息等,可以通 ...

  6. 18-(基础入门篇)GPRS(Air202)拨打电话--(由于板子做修订,所以暂停更新)

    https://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/9968883.html 这个直接用官方给的demo就可以 先睹为快 现在说个需求哈,是当初一个人给提出的需求 例如存入的号码 ...

  7. Java多线程编程模式实战指南一：Active Object模式（下）

    Active Object模式的评价与实现考量 Active Object模式通过将方法的调用与执行分离,实现了异步编程.有利于提高并发性,从而提高系统的吞吐率. Active Object模式还有个 ...

  8. ORA-00020:maximum number of processes (150) exceeded

    异常的含义 超过最大的进程数 我们使用下面的语句可以查看与进程(process)的相关参数: 如上所示,这里的最大进程数是150. 问题可能存在的原因 1.应用程序在使用数据库连接池时,使用完成后没有 ...

  9. Sql 截取字段中的字符串

    取 a 字段里有字符x后面的数 right(a, charindex('x',reverse(a))-1))      reverse(字段) 这个函数是把字段倒过来并转换成nvarchar类型 取 ...

  10. bootstrapTable使用场景及方式

    场景一:混合开发,适用jsp.php前端不足  纯html结构 <div> <table id="table" data-toggle="table&q ...