機器學習問題可能包含成百上千的特征。特征數量過多,不僅使得訓練很耗時,而且難以找到解決方案。這一問題被稱為維數災難(curse of dimensionality)。為簡化問題,加速訓練,就需要降維了。 降維會丟失一些信息(比如將圖片壓縮成jpeg格式會降低質量),所以盡管會提速,但可能使模型 ...
. Dimensionality Reduction Content . Dimensionality Reduction . Motivation . . Motivation one: Data Compression . . Motivation two: Visualization . Principal Component Analysis . . Problem formulatio ...
2016-05-24 00:42 0 5989 推薦指數:
機器學習問題可能包含成百上千的特征。特征數量過多,不僅使得訓練很耗時,而且難以找到解決方案。這一問題被稱為維數災難(curse of dimensionality)。為簡化問題,加速訓練,就需要降維了。 降維會丟失一些信息(比如將圖片壓縮成jpeg格式會降低質量),所以盡管會提速,但可能使模型 ...
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數據挖掘 Data mining:數據挖掘是從海量數據中發掘只是,這就比然涉及對海量數據的管理和分析。大體來說,數據庫領域的研究為數據挖掘提供數據管理技術,而機器學習和統計學的研究為數據挖掘提供數據分析技術。 機器學習 Machine Learning:提供數據分析的能力,機器學習是大數據 ...
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 ...
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 ...