文章 2024-06-22 来自:开发者社区

机器学习特征降维

目录 特征降维概念 低方差过滤法 PCA主成分分析 相关系数法 小结 特征降维概念 特征对训练模型时非常重要的;用于训练的数据集包含一些不重要的特征,可能导致模型性能不好、泛化性能不佳;例如: 某些特征的取值较为接近,其包含的信息较少 希望特征独立存在对预测产生影响,两个...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】数据特征选择与降维技术

在机器学习和数据分析中,数据特征选择与降维技术是两个至关重要的步骤。它们不仅能帮助我们减少数据集的复杂性,还能提高模型的性能、减少过拟合风险,并增强模型的可解释性。本文将详细介绍在Python环境中如何进行数据特征选择与降维技术。 一、数据特征选择 数据特征选择是机器学习中的一个关键步骤,它涉及确定哪些特征对于目标变量最有影响,...

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文章 2024-04-07 来自:开发者社区

机器学习第11天:降维

机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客 主要思想 介绍:当一个任务有很多特征时,我们找到最主要的,剔除不重要的 主流方法 1.投影 投影是指找到一个比当前维度低的维度面(或线),这个维度面或线离当前所有点的距离最小,然后将当前维度投射到小维度上 二维投射到一维 ...

机器学习第11天:降维
文章 2024-02-17 来自:开发者社区

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

1、Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。 PCA 的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系下,使得...

机器学习中7种常用的线性降维技术总结
文章 2024-02-16 来自:开发者社区

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。 线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。 非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR很有用。在某些情况下,非线性降维也被称为流形学习。 本文整理了10个常用的非线性降维技术,可以帮助你...

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
文章 2024-02-01 来自:开发者社区

Python | 机器学习之PCA降维

1. 机器学习之PCA降维概念1.1 机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而,在机器学习的魔法领域,我们向计算机系统灌输了海量数据,让它在数据的奔流中领悟模式与法则,自主演绎未来,不再需要手把手的指点迷津。机器学习,犹如三千世界的奇幻之旅,分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型,各具神奇魅力。监督学习如大师传道授业,算法接收标签的训练数据,探索输入与输....

Python | 机器学习之PCA降维
文章 2024-01-13 来自:开发者社区

机器学习降维技术全面对比评析

简介 在机器学习领域,处理高维数据带来了与计算效率、模型复杂性和过度拟合相关的挑战。降维技术提供了一种解决方案,将数据转换为低维表示,同时保留基本信息。本文旨在比较和对比一些突出的降维技术,涵盖线性和非线性方法。 线性技术 主成分分析(PCA) 线性投影:PCA 执行线性投影以捕获数据中的最大方差。 计算效率:高效且广泛使用,但假设线性关系。 线性判别分析 (LDA) ...

机器学习降维技术全面对比评析
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中,当维数增加时,空间的体积增长得很快,使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏,向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量,还可以用来解决特征冗余(是指不同特征有高度相关性)等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数....

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)
文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2

三、降维方法常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影、MDS多维缩放、流行学习。1.线性判别分析(LDA)线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2
文章 2023-11-01 来自:开发者社区

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

一、特征工程有哪些?特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现数据的过程。在实际工作中,特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余,设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。主要讨论以下两...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

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