解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法
一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的模式、规律和关联，并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信息和知识，并将其应用于新的未知数据中。1.1 机器学习算法包含的两个步骤机器学习算法通常...
降维打击，offer拿到吐！字节跳动算法大佬工作笔记整成算法宝典
前言算法，一个听起来高深又晦涩的概念，仿佛逐渐支配了我们日常生活的方方面面，依托这个概念而衍生出的工作行业，也逐渐成为兼具“前途”与“钱途”的香饽饽。其实要搞清楚“算法”为什么值钱，看看我们的日常生活就知道。从早上出门打车用的打车软件、导航软件，上班用的电脑、文件和在线工具，点外卖咖啡的App&am...
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训...
【机器学习算法】4、降维算法之PCA(深入理解与实践)（二）
PCA算法的优缺点优点：降低数据的复杂度，识别最重要的多个特征；缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息。PCA算法的改进和优化1、KPCA算法 KPCA是一种改进的PCA非线性降维算法，它利用核函数的思想，把样本数据进行非线性变换，然后在变换空间进行PCA，这样即...
【机器学习算法】4、降维算法之PCA(深入理解与实践)（一）
简介 一般情况下，向量的各个分量之间可能存在一定的相关性。直接将向量送入机器学习算法中处理效率会很低，也会影响算法的精度。为了可视化显示数据，人们需要把向量变换到低维空间后再送入算法中进行处理。 目前大部分降...
基于ORL人脸数据库和PCA特征降维算法的人脸识别matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，...
降维算法: 奇异值分解SVD
动动发财的小手，点个赞吧！1. 为什么降维总所周知，在低维下，数据更容易处理，但是在通常情况下我们的数据并不是如此，往往会有很多的特征，进而就会出现很多问题：多余的特征会影响或误导学习器更多特征意味着更多参数需要调整，过拟合风险也越大数据的维度可能只是虚高，真实维度可能比较小维度越少意味着训练越快，...
【ML】matlab和python实现PCA降维算法
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。...
t-SNE：可视化效果最好的降维算法
降维1D，2D和3D数据可以可视化。但是在数据科学领域并不总是能够处理一个小于或等于3维的数据集，我们肯定会遇到使用高维数据的情况。对于数据科学专业人员来说，有必要对工作数据进行可视化和深入了解，以便更好地完成工作，我们可以使用降维技术降维技术的另一个最受欢迎的用例是在训练ML模型时降低计算复杂度。...
降维算法：主成分分析 VS 自动编码器（三）
单层的以线性函数作为激活函数的自动编码器# Standarise the Data X_org = image_matrix.copy() sc = StandardScaler() X = sc.fit_transform(X_org) # this is the size of our enco...
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