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： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少 ...
原文：机器学习sklearn（十五）： 特征工程（六）特征选择（一）主成分分析PCA
. 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。 在 scikit learn 中，PCA被实现为一个变换器对象， 通过fit方法可以拟合出n个成分， 并且可以将 ...
2021-06-19 18:25 0 184 推荐指数：
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