机器学习第11天:降维

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 ...

机器学习中7种常用的线性降维技术总结

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...

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

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...

Python | 机器学习之PCA降维

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...

机器学习降维技术全面对比评析

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。...

【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)

【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...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估2

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...

机器学习面试笔试之特征工程、优化方法、降维、模型评估1

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...

机器学习特征降维2

机器学习特征降维2

5 主成分分析目标应用PCA实现特征的降维应用用户与物品类别之间主成分分析5.1 什么是主成分分析(PCA)定义:高维数据转化为低维数据的过程,在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量作用:是数据维数压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少量信息。应用:回归分析或者聚类分析当中...

机器学习特征降维1

机器学习特征降维1

1 特征降维目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择2 降维降维是指在某些限定条件下,降低随机变量(特征)个数,得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correla...

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阿里云机器学习平台PAI
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