• 迷你案例:人脸识别应用可视化faces.images数据集PCA降维处理faces.data数据集⑤ ...
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第 文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维 dimensionality reduction 算法。 我们都知道,图片格式当中有一种叫做svg,这种格式的图片无论我们将它放大多少倍,也不会失真更不会出现边缘模糊的情况。原因也很简单,因为这种图片是矢量图,一般的图片存储的是每一个像素点的颜色值,而在矢量图当中,我们存储的 ...
2020-07-07 13:28 2 1498 推荐指数:
• 迷你案例:人脸识别应用可视化faces.images数据集PCA降维处理faces.data数据集⑤ ...
PCA主成分分析算法,是一种线性降维,将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢? 通过协方差矩阵的特征值和特征向量,特征向量代表坐标系,特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤: 输入:样本集D={x1,x2,...,xm}; 低维空间维数k 第一步:将样本集中心化 ...
1. 背景 训练集全是16x16,32x32之类的小图,达到上千万张,训练时发现数据加载很慢很慢很慢!!!看了下CPU 内存 GPU使用情况,发现CPU使用率都跑到90%去了,GPU使用率却较低 2. 解决方法 2.1 预处理提速 尽量减少每次读取数据时的预处理操作,可以考虑 ...
1、从几何的角度去理解PCA降维 以平面坐标系为例,点的坐标是怎么来的? 图1 图2 如上图1所示 ...
2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http ...
> 事情要从 GitHub 上的一个 issue 谈起:https://github.com/LeuisKen/leuisken.github.io/issues/2,需求里面的我指代为 ...
上篇博客中,我们介绍了并用代码实现了PCA算法,本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维,并可视化。 鸢尾花数据集简介 代码实现 代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。 import matplotlib.pyplot as plt from ...
因子分析-降维算法LDA/PCA 因子分析是将具有错综复杂关系的变量(或样本)综合为少数几个因子,以再现原始变量和因子之间的相互关系,探讨多个能够直接测量,并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配,并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量 ...