海量数据的特征工程中, 如果数据特征维度达到几千乃至上万 常规的lasso很容易失效 这里介绍几种泛义lasso,是在实际数据处理中常用的 迭代与分块思路/分组的使用(有兴趣的同学可自行实践一下) 1. 迭代lasso 2. 分组/聚类lasso 3. 分组与降维结合lasso 另外在<<高维数据统计方法.理论与应用>> 一书中介绍了很多lasso方法,其中有广义group lasso的方法也很值得借鉴…

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…

利用 t-SNE 高维数据的可视化  具体软件和教程见: http://lvdmaaten.github.io/tsne/  简要介绍下用法: % Load data load ’mnist_train.mat’ ind = randperm(size(train_X, 1)); train_X = train_X(ind(1:5000),:); train_labels = train_labels(ind(1:5000)); % Set parameters no_dims = 2; ini…

一.摘要 最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能. b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能. 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理. 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影. 数据稀疏:稀疏编码+ 压缩感知 GIST1M数据集2.55G,这个是专门做最近邻检索的. 二.绪论 2.1 课题背景 最近邻检索的主要问题是如何建立高效索引. 数据集是…

预先封装数据的思路.md python3 最近有两位同学开发开发了用程序在线竞猜数字的小游戏,可以通过以下两个网址去玩: bbaa的游戏 http://bbaass.tk/math/ codetiger的游戏 http://www.codetiger.win/extra/index.php 以bbaa的游戏为例,是猜1-10000之间的一个数字,第一猜5000,和之后的每一次猜5000, 你需要发送的数据总是一样的,所以可以预先把数据封装起来备用,直觉上觉得可以节约极其少量的时间. 比如你第一猜…

于js渲染网页时爬取数据的思路 首先可以先去用requests库访问url来测试一下能不能拿到数据,如果能拿到那么就是一个普通的网页,如果出现403类的错误代码可以在requests.get()方法里加上headers. 如果还是没有一个你想要的结果,打印出来 的只是一个框架,那么就可以排除这方面了.就只可能是ajax或者是javascript来渲染的. 就可以按照下图去看一下里面有没有 本次先重点去讲一下关于js来渲染网页的数据爬取,这下面的数据是随机找的,只要是里面想要爬取的数据就行 了.…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jinxueliu31/article/details/37768995 高维数据的高速近期邻算法FLANN 1.     简单介绍          在计算机视觉和机器学习中,对于一个高维特征,找到训练数据中的近期邻计算代价是昂贵的.对于高维特征,眼下来说最有效的方法是 the randomized k-d forest和the priority search k-means tree,而对于二值…

2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技术研究 管子玉 西北大学       非负矩阵分解中维数约减问题研究 赵金熙 南京大学 58     大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究 冯林 大连理工大学       面向高维信息的非线性维数约减问题研究 高小方 山西大学       基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究 伏玉琛…

使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 [idx,Centers]=kmeans(qy,) [COEFF,SCORE,latent] = pca(qy); SCORE = SCORE(:,:); mappedX = tsne(SCORE,); c=zeros(,); for i = : c(i,idx(i)) = ; end scatter3(mappedX(:,),mappedX(:,),mappedX(:,),,c,'fill') % 数据qy为211个,48维. % K-means:…

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中 那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉 先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr…