文章目錄降維算法 PCA一、數據維度概念二、skLearn中的降維算法三、PCA與SVD① 降維的實現步驟解析② 重要參數n_components• 累積可解釋方差貢獻率曲線• 最大似然估計自選超參數• 按信息量占比選超參數③ 重要參數 svd_solver④ 重要屬性 components_ ...

1、集成學習是指對於同一個基礎數據集使用不同的機器學習算法進行訓練，最后結合不同的算法給出的意見進行決策，這個方法兼顧了許多算法的"意見"，比較全面，因此在機器學習領域也使用地非常廣泛。生活中其實也普遍存在集成學習的方法，比如買東西找不同的人進行推薦，病情診斷進行多專家會診等，考慮各方面的意見進行 ...

1、支撐向量機SVM是一種非常重要和廣泛的機器學習算法，它的算法出發點是盡可能找到最優的決策邊界，使得模型的泛化能力盡可能地好，因此SVM對未來數據的預測也是更加准確的。 2、SVM既可以解決分類問題，又可以解決回歸問題，原理整體相似，不過也稍有不同。 在sklearn章調用 ...

1. 函數原型及參數說明 這里只挑幾個比較重要的參數進行說明。 sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) n_components: int, float, None ...

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決策樹方法的簡單調用記錄一下 View Code 並附上介紹決策樹的鏈接http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html sklearn中自帶的數據應用sklearn ...

　　1、聚類算法又叫做“無監督分類”，其目的是將數據划分成有意義或有用的組(或簇)。這種划分可以基於我們的業務需求或建模需求來完成，也可以單純地幫助我們探索數據的自然結構和分布。 　　2、KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上來看是簇是一組一組聚集在一起的數據 ...

function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %計算矩陣的行m和列n %-------------第一步：標准化矩陣-----------------% ...