本文在主成分分析(PCA)原理總結和用scikit-learn學習主成分分析(PCA)的內容基礎上做了一些筆記和補充,強調了我認為重要的部分,其中一些細節不再贅述。 Jupiter notebook版本參見我的github: https://github.com/konatasick ...
本例構建一個管道來進行降維和預測的工作:先降維,接着通過支持向量分類器進行預測.本例將演示與在網格搜索過程進行單變量特征選擇相比,怎樣使用GrideSearchCV和管道來優化單一的CV跑無監督的PCA降維與NMF降維不同類別評估器。 原文:This example constructs a pipeline that does dimensionality reduction followed ...
2016-10-04 21:16 0 9062 推薦指數:
本文在主成分分析(PCA)原理總結和用scikit-learn學習主成分分析(PCA)的內容基礎上做了一些筆記和補充,強調了我認為重要的部分,其中一些細節不再贅述。 Jupiter notebook版本參見我的github: https://github.com/konatasick ...
本例模擬一個多標簽文檔分類問題.數據集基於下面的處理隨機生成: 選取標簽的數目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,選取類別C:多項式(c~Multinomial,thet ...
本例展示怎樣在一個管道中使用FunctionTransformer.如果你知道你的數據集的第一主成分與分類任務無關,你可以使用FunctionTransformer選取除PCA轉化的數據的第一列之外的全部數據. ...
對生成的數據進行保序回歸的一個實例.保序回歸能在訓練數據上發現一個非遞減逼近函數的同時最小化均方誤差。這樣的模型的好處是,它不用假設任何形式的目標函數,(如線性)。為了比較,這里用一個線性回歸作為參照。 ...
在線性判別分析LDA原理總結中,我們對LDA降維的原理做了總結,這里我們就對scikit-learn中LDA的降維使用做一個總結。 1. 對scikit-learn中LDA類概述 在scikit-learn中, LDA類 ...
在機器學習和數據挖掘的應用中,scikit-learn是一個功能強大的python包。在數據量不是過大的情況下,可以解決大部分問題。學習使用scikit-learn的過程中,我自己也在補充着機器學習和數據挖掘的知識。這里根據自己學習sklearn的經驗,我做一個總結的筆記。另外,我也想把這篇 ...
之前總結過關於PCA的知識:深入學習主成分分析(PCA)算法原理。這里打算再寫一篇筆記,總結一下如何使用scikit-learn工具來進行PCA降維。 在數據處理中,經常會遇到特征維度比樣本數量多得多的情況,如果拿到實際工程中去跑,效果不一定好。一是因為冗余的特征會帶來一些噪音,影響計算 ...
使用 scikit-learn 計算過程 使用 numpy 計算的過程 ...