本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述。 Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick ...
本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA降维与NMF降维不同类别评估器。 原文:This example constructs a pipeline that does dimensionality reduction followed ...
2016-10-04 21:16 0 9062 推荐指数:
本文在主成分分析(PCA)原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充,强调了我认为重要的部分,其中一些细节不再赘述。 Jupiter notebook版本参见我的github: https://github.com/konatasick ...
本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,thet ...
本例展示怎样在一个管道中使用FunctionTransformer.如果你知道你的数据集的第一主成分与分类任务无关,你可以使用FunctionTransformer选取除PCA转化的数据的第一列之外的全部数据. ...
对生成的数据进行保序回归的一个实例.保序回归能在训练数据上发现一个非递减逼近函数的同时最小化均方误差。这样的模型的好处是,它不用假设任何形式的目标函数,(如线性)。为了比较,这里用一个线性回归作为参照。 ...
在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类 ...
在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。另外,我也想把这篇 ...
之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算 ...
使用 scikit-learn 计算过程 使用 numpy 计算的过程 ...