在机器学习的过程中，我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。所有出现了很多降维的方法。今天我们要讨论的就是LDA降维。 LDA降维的思路是：如果两类数据线 ...

（Clustering）是最常见的无监督学习算法，它指的是按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成不同的类 ...

　　最近在看论文的时候看到论文中使用isomap算法把3D的人脸project到一个2D的image上。提到降维，我的第一反应就是PCA,然而PCA是典型的线性降维，无法较好的对非线性结构降维。ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法，流形学习贡献了很多降维算法，其中一些与很多机器学习算法也有 ...

背景与原理： PCA（主成分分析）是将一个数据的特征数量减少的同时尽可能保留最多信息的方法。所谓降维，就是在说对于一个$n$维数据集，其可以看做一个$n$维空间中的点集（或者向量集），而我们要把这个向量集投影到一个$k<n$维空间中，这样当然会导致信息损失，但是如果这个$k$维空间的基底 ...

我们给大家介绍机器学习领域最常见的模型之一：逻辑回归。它也是目前工业界解决问题最广泛作为baseline的 ...

作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/189 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 在众多机器学习 ...

　　降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维 ...

是eXtreme Gradient Boosting的缩写称呼，它是一个非常强大的Boosting算法工 ...