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_variance_以及explained_variance_ratio_，无数次用到了接口fit，transform，fit_transform，还讲解了与众不同的重要接口inverse_transform。所有的这些内容都可以被总结
在这张图中：

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（二十六）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（七） 附录

  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（十五）：sklearn中的数据预处理和特征工程（八）特征选择 之 Filter过滤法（二） 相关性过滤

    相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会 ...

  9. Bootstrap <基础二十五>警告（Alerts）

    警告(Alerts)以及 Bootstrap 所提供的用于警告的 class.警告(Alerts)向用户提供了一种定义消息样式的方式.它们为典型的用户操作提供了上下文信息反馈. 您可以为警告框添加一个 ...

随机推荐

  1. Unit2-窝窝牌电梯

    全文共2329字,推荐阅读时间10~15分钟. 文章共分四个部分: 作业分析 评测相关 重构策略 课程体验感受 作业分析 Unit2要求我们模拟现实生活中的电梯调度情景,迭代路径是单电梯->多电 ...

  2. 小师妹学JVM之:JVM的架构和执行过程

    目录 简介 JVM是一种标准 java程序的执行顺序 JVM的架构 类加载系统 运行时数据区域 执行引擎 总结 简介 JVM也叫Java Virtual Machine,它是java程序运行的基础,负 ...

  3. PAI-AutoLearning 图像分类使用教程

    概述 PAI AutoLearning(简称PAI AL)自动学习支持在线标注.自动模型训练.超参优化以及模型评估.在平台上只需准备少量标注数据,设置训练时长即可得到深度优化的模型.同时自动学习PAI ...

  4. 添加cookie绕过登陆

    添加cookie绕过登陆 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver import tim ...

  5. CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)--rabbitmq用户创建以及相关防火墙端口开启问题

    增加访问用户,默认用户guest只能本地访问. #添加用户 rabbitmqctl add_user 账号 密码 rabbitmqctl add_user admin admin #分配用户标签(ad ...

  6. 多语言工作者の十日冲刺<6/10>

    这个作业属于哪个课程 软件工程 (福州大学至诚学院 - 计算机工程系) 这个作业要求在哪里 团队作业第五次--Alpha冲刺 这个作业的目标 团队进行Alpha冲刺--第六天(05.05) 作业正文 ...

  7. 重识Java8函数式编程

    前言 最近真的是太忙忙忙忙忙了,很久没有更新文章了.最近工作中看到了几段关于函数式编程的代码,但是有点费解,于是就准备总结一下函数式编程.很多东西很简单,但是如果不总结,可能会被它的各种变体所困扰.接 ...

  8. [ C++ ] set_new_handler解析

    当 operator new 中malloc返回值为0(NULL)时,表示分配内存失败(可能是因为内存不足), 此时会通过_callnewh()调用用户通过set_new_handler()设定的ne ...

  9. Java深拷贝和浅拷贝的区别

    浅拷贝 被复制的对象的所有的变量都与原对象有相同的值,而所有的引用对象仍然指向原来的对象.换言之,浅拷贝 不复制引用对象. 1 class Experience { 2 private String ...

  10. 【python + NATAPP】实现内网穿透的简易数据传输

    1. 服务端 接收两张图像的地址,返回这两张图像的相似度 import os, shutil, requests import cv2 import numpy as np import imgs_s ...