机器学习sklearn（十五）： 特征工程（六）特征选择（一）主成分分析PCA
1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解 ...
原文：机器学习之主成分分析(PCA&特征选择)
描述出其本身的含义 特征选择 特征选择对于数据科学家 机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点 底层结构，这对进一步改善模型 算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量 降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。 PCA PCA是一种数学降维方法，利 ...
2020-05-01 11:08 0 968 推荐指数：
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