机器学习进度02（数据预处理、降维、低方差特征、相关系数、主成分分析）
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 ...
原文：聚类算法6-特征降维（低方差过滤、相关系数、主成分分析法）
降维 . 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 . 降维的两种方式 特征选择 主成分分析 相当于特征提取 特征选择 . 定义 数据中包含冗余或无关变量 或称特征 属性 指标等 ，旨在从原有特征中找出主要 ...
2021-09-27 10:46 0 97 推荐指数：
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