机器学习实战基础（二十六）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（七） 附录的更多相关文章

  1. 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. ...

  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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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_ ...

  7. 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 ...

  8. 机器学习实战基础（十六）：sklearn中的数据预处理和特征工程（九）特征选择 之 Filter过滤法（三） 总结

    过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择,包括方差过滤,基于卡方,F检验和互信息的相关性过滤,讲解了各个过滤的原理和面临的问题,以及怎样调这些过滤类的超参数.通常来说,我会建议,先使用方 ...

  9. Bootstrap <基础二十六>进度条

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