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 ...
原文：機器學習降維方法總結
降維在機器學習里面再正常不過了，這里總結了降維的一些方法，主要參考了陳利人老師的 數據分析領域中最為人稱道的七種降維方法 在微信公眾號看到的，無法提供鏈接，有興趣的可以搜索看原文 。不過這篇文章除了PCA，其他的降維方法多多少少有點特征工程的意思了。 缺失值比率 Missing Values Ratio 該方法的是基於包含太多缺失值的數據列包含有用信息的可能性較少。因此，可以將數據列缺失值大於某個 ...
2017-05-17 17:16 0 3755 推薦指數：
相關推薦
機器學習算法總結(九)——降維(SVD, PCA)
降維是機器學習中很重要的一種思想。在機器學習中經常會碰到一些高維的數據集，而在高維數據情形下會出現數據樣本稀疏，距離計算等困難，這類問題是所有機器學習方法共同面臨的嚴重問題，稱之為“ 維度災難 ”。另外在高維特征中容易出現特征之間的線性相關，這也就意味着有的特征是冗余存在的。基於這些問題，降維 ...
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 - 特征篩選與降維
特征決定了最優效果的上限，算法與模型只是讓效果更逼近這個上限，所以特征工程與選擇什么樣的特征很重要！ 以下是一些特征篩選與降維技巧 View Code ...
機器學習 降維算法: isomap & MDS
最近在看論文的時候看到論文中使用isomap算法把3D的人臉project到一個2D的image上。提到降維，我的第一反應就是PCA,然而PCA是典型的線性降維，無法較好的對非線性結構降維。ISOMAP是‘流形學習’中的一個經典算法，流形學習貢獻了很多降維算法，其中一些與很多機器學習算法也有 ...
機器學習（十六）— LDA和PCA降維
一、LDA算法 基本思想：LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說它的數據集的每個樣本是有類別輸出的。這點和PCA不同。PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。 我們要將數據在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數據的投影點盡可能的接近，而不同類別的數據的類別中心之間的距離盡可 ...
圖解機器學習 | 降維算法詳解
作者：韓信子@ShowMeAI 教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：https://www.showmeai.tech/article ...
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 ...