使用Autoencoder进行降维
结果：每一种颜色代表一种数字，这里是为了可视化才降到2维的，但是实际降维的时候，肯定不会把维度降到这么低的水平。 ...
原文：使用Python进行数据降维｜线性降维
前言 为什么要进行数据降维 直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃，并且数据降维保留了原始数据的信息，我们就可以用降维的数据进行机器学习模型的训练和预测，但将有效提高训练和预测的时间与效率。 降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法 流形学习 ，代表算法有 线性降维方法：PCA ICA LDA LFA 基于核 ...
2020-03-15 11:42 0 1171 推荐指数：
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