python機器學習——PCA降維算法
背景與原理： PCA（主成分分析）是將一個數據的特征數量減少的同時盡可能保留最多信息的方法。所謂降維，就是在說對於一個$n$維數據集，其可以看做一個$n$維空間中的點集（或者向量集），而我們要把這個向量集投影到一個$k<n$維空間中，這樣當然會導致信息損失，但是如果這個$k$維空間的基底 ...
原文：Spark機器學習7·降維模型(scala&python)
PCA 主成分分析法，Principal Components Analysis SVD 奇異值分解法，Singular Value Decomposition http: vis www.cs.umass.edu lfw lfw a.tgz 運行環境 抽取特征 . 載入臉部數據 . 可視化臉部數據 python . 提取臉部圖片作為向量 . . 載入圖片 . . 轉換灰度 改變尺寸 . . 提 ...
2016-03-25 20:51 0 2043 推薦指數：
相關推薦
scala spark 機器學習初探
Transformer： 是一個抽象類包含特征轉換器， 和最終的學習模型， 需要實現transformer方法 通常transformer為一個RDD增加若干列， 最終轉化成另一個RDD， 1. 特征轉換器通常處理一個dataset， 把其中一列數據轉化成一列新的數據。 並且把新的數據列添加到 ...
機器學習算法之降維
在機器學習的過程中，我們經常會遇見過擬合的問題。而輸入數據或features的維度過高就是導致過擬合的問題之一。。維度越高，你的數據在每個特征維度上的分布就越稀疏，這對機器學習算法基本都是災難性的。所有出現了很多降維的方法。今天我們要討論的就是LDA降維。 LDA降維的思路是：如果兩類數據線 ...
機器學習之降維方法
數據降維的目的:數據降維，直觀地好處是維度降低了，便於計算和可視化，其更深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄。 數據降維的好處：降維可以方便數據可視化+數據分析+數據壓縮+數據提取等。 降維方法 __ 屬性選擇：過濾法；包裝法；嵌入法； |_ 映射方法 _線性映射 ...
Spark機器學習5·回歸模型(pyspark)
分類模型的預測目標是：類別編號 回歸模型的預測目標是：實數變量 回歸模型種類 線性模型 最小二乘回歸模型 應用L2正則化時--嶺回歸(ridge regression) 應用L1正則化時--LASSO(Least Absolute ...
python大戰機器學習——數據降維
注：因為公式敲起來太麻煩，因此本文中的公式沒有呈現出來，想要知道具體的計算公式，請參考原書中內容 降維就是指采用某種映射方法，將原高維空間中的數據點映射到低維度的空間中 1、主成分分析（PCA） 將n維樣本X通過投影矩陣W，轉換為K維矩陣Z 輸入：樣本集D，低維空間d ...
Spark機器學習9· 實時機器學習(scala with sbt)
1 在線學習 模型隨着接收的新消息，不斷更新自己；而不是像離線訓練一次次重新訓練。 2 Spark Streaming 離散化流(DStream) 輸入源：Akka actors、消息隊列、Flume、Kafka、…… http://spark.apache.org/docs ...