降维算法:主成分分析 VS 自动编码器(三)

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...

降维算法:主成分分析 VS 自动编码器(二)

降维算法:主成分分析 VS 自动编码器(二)

降维示例:图像数据示例图片该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。PCA 方法pct_reduction = 0.10 reduced_pixel = int( pct_reduction* original_dimensions[...

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降维算法:主成分分析 VS 自动编码器(一)

降维算法:主成分分析 VS 自动编码器(一)

主成分分析主成分分析是一种无监督技术,将原始数据投影到若干高方差方向(维度)。这些高方差方向彼此正交,因此投影数据的相关性非常低或几乎接近于 0。这些特征转换是线性的,具体方法是:步骤一:计算相关矩阵数据,相关矩阵的大小为 n*n。步骤二:计算矩阵的特征向量和特征值。步骤...

【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法(LDA)

1. 特征降维的主要目的1)在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本(比如图片),往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2)在数据表现方面,我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析:PCAPCA算法核心:把高维度的向量向低维度投影1)去平...

机器学习——降维算法PCA

机器学习——降维算法PCA

以下是使用PCA算法处理实际问题的例子,同样使用鸢尾花数据集,目的依旧是完成降维任务基本的流程如下:1.数据预处理,只有数值数据才可以进行PCA降维2.计算样本数据的协方差方阵3.求解协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征值按照从大到小的顺序排列,选择其中较大的K个,然后将其对应的K个特征向量组成投...

机器学习——降维算法LDA

机器学习——降维算法LDA

主要流程:理论部分的参考文章:1、LDA和PCA降维总结2、详解协方差与协方差矩阵3、期望值、均值向量和协方差矩阵4、如何计算数学期望以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据,其中3个种类山鸢尾,变色鸢尾,维吉尼亚鸢尾各50条数据,包...

【人工智能】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别以及【自定义数据集】

【人工智能】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别以及【自定义数据集】

降维算法PCA及其应用利用PCA算法实现手写字体识别,要求:1、实现手写数字数据集的降维;2、比较两个模型(64维和10维)的准确率;3、对两个模型分别进行10次10折交叉验证,绘制评分对比曲线。实验步骤1. 导入数据集from sklearn.datasets import load_digits...

☀️机器学习入门☀️(四) PCA 和 LDA 降维算法 | 附加小练习(文末送书)

☀️机器学习入门☀️(四) PCA 和 LDA 降维算法 | 附加小练习(文末送书)

目录1. PCA 主成分分析1.1 算法简介1.2 实现思路1.3 公式推算1.3.1 PCA顺序排序1.3.2 样本协方差矩阵1.4 小练习2. LDA 线性判断分析2.1 算法简介2.2 实现思路2.3 小练习3. 福利送书最后1. PCA 主成分分析1.1 算法简介数据样本虽然是高维的,但是与...

机器学习的降维算法是什么?

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