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

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机器学习实战基础（十四）：sklearn中的数据预处理和特征工程（七）特征选择之 Filter过滤法（一）方差过滤

Filter过滤法过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数…

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.一说到K,大家可能都会想到,类似于KNN中的K和随机森林中的n_estimators,这是一个需要我们人为去确认的超参数,并且我们设定的数字会影响到模型的表现. 如果留下的特征太多,就达不到降维的效果,如果留下的特征太少,那新特征向量可能无法容纳原始数据集中的大部分信息,因此,n_component…

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,还特地提到了,特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地被我用来使用,直到有一天,一个小伙伴问了我,”维度“到底是什么? 对于数组和Series来说,维度就是功能shape返回的结果,shape中返回了几个数字,就是几维.索引以外的数据,不分行列的叫一维(此时shape返回唯一的维度…

Bootstrap<基础二十四> 缩略图

Bootstrap 缩略图.大多数站点都需要在网格中布局图像.视频.文本等.Bootstrap 通过缩略图为此提供了一种简便的方式.使用 Bootstrap 创建缩略图的步骤如下: 在图像周围添加带有 class .thumbnail 的 <a> 标签. 这会添加四个像素的内边距(padding)和一个灰色的边框. 当鼠标悬停在图像上时,会动画显示出图像的轮廓. 下面的实例演示了默认的缩略图: <!DOCTYPE html> <html> <head> &l…