[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
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
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...
机器学习的降维算法是什么？
机器学习的降维算法是什么？
更新时间 2023-01-14 05:38:07
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