1 降维 1.1 定义 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 正是因为在进行训练的时候,我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强,对于算法学习预测会影响较大 1.2 降维 ...
特征预处理: 什么是特征预处理 通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 我们需要用到一些方法进行无量纲化,使不同规格的数据转换到同一规格 为什么我们要进行归一化 标准化 特征的单位或者大小相差较大,或者某特征的方差相比其他的特征要大出几个数量级,容易影响 支配 目标结果,使得一些算法无法学习到其它的特征 归一化 定义 通过对原始数据进行变换把数据映射到 默认为 , 之间 ...
2021-01-19 22:56 0 560 推荐指数:
1 降维 1.1 定义 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 正是因为在进行训练的时候,我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强,对于算法学习预测会影响较大 1.2 降维 ...
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 ...
python3 学习api使用 主成分分析方法实现降低维度 使用了网络上的数据集,我已经下载到了本地,可以去我的git上参考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: ...
#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得; #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要、难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点; #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末。博主能力有限,若有错误,恳请指正; #------------------------------------------------ ...
来源:https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 ...
数据降维维度:即特征的数量 数据降维的方法有:1.特征选择 2.主成分分析 特征选择: 代码实例: 运行结果: 主成分分析PCA: 代码实例: 运行结果: ...
个)。可起到数据压缩的作用(因而也就存在数据丢失)。 2.PCA,即主成分分析法,属于降维的一种方法 ...
1.背景 PCA(Principal Component Analysis),PAC的作用主要是减少数据集的维度,然后挑选出基本的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴,找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图 ...