数据分析的重难点,就这么来了,欢迎欢迎,热烈欢迎. 4. Dataset transformations 4.3. Preprocessing data 4.3.1. Standardization, or mean removal and variance scaling 4.3.1.1. Scaling features to a range 4.3.1.2. Scaling sparse data 4.3.1.3. Scaling data with outliers 4.3.1.4. C…
LSTM 可视化 Visualizing Layer Representations in Neural Networks Visualizing and interpreting representations learned by machine learning / deep learning algorithms is pretty interesting! As the saying goes — “A picture is worth a thousand words”, the s…
如下所示: import pickle as pkl import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tsne import bh_sne import sys with open("data", 'rb') as f: if sys.version_info > (3, 0): data = pkl.load(f, encoding='latin1') else: data = pkl.load(f) d…
一.基础理解 1) PCA 降维的基本原理 寻找另外一个坐标系,新坐标系中的坐标轴以此表示原来样本的重要程度,也就是主成分:取出前 k 个主成分,将数据映射到这 k 个坐标轴上,获得一个低维的数据集. 2)主成分分析法的本质 将数据集从一个坐标系转换到另一个坐标系,原坐标系有 n 个维度(n 中特征),则转换的新坐标系也有 n 个维度,每个主成分表示一个维度,只是对于转换后的坐标系,只取前 k 个维度(也就是前 k 个主成分),此 k 个维度相对于数据集更加重要,形成矩阵 Wk : 3)将 n…
目录 概 主要内容 Stochastic Neighbor Embedding t-SNE Der Maaten L V, Hinton G E. Visualizing data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008: 2579-2605. 概 t-sne是一个非常经典的可视化方法. 主要内容 我们希望, 将高维数据\(\mathcal{X}=\{x_1,x_2,\ldots,x_n\}\)映射到一个低维空间\(\…
