奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等 ...
奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等 ...
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一 ...
主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到 ...
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 1. scikit-learn P ...
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA,LDA等关注样本方差的降维方法相比,LLE关注于降维时保持样本局部的线性 ...
在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结。 1. 对scikit-learn中LDA类概述 ...
在局部线性嵌入(LLE)原理总结中,我们对流形学习中的局部线性嵌入(LLE)算法做了原理总结。这里我们就对scikit-learn中流形学习的一些算法做一个介绍,并着重对其中LLE算法的使用方 ...