機器學習sklearn（十五）： 特征工程（六）特征選擇（一）主成分分析PCA
1. 准確的PCA和概率解釋（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用於對具有一組連續正交分量(Orthogonal component 譯注: 或譯為正交成分,下出現 成分 和 分量 是同意詞)的多變量數據集進行方差最大化的分解 ...
原文：機器學習之主成分分析(PCA&特征選擇)
描述出其本身的含義 特征選擇 特征選擇對於數據科學家 機器學習從業者來說非常重要。好的特征選擇能夠提升模型的性能，更能幫助我們理解數據的特點 底層結構，這對進一步改善模型 算法都有着重要作用。 特征選擇主要有兩個功能： 減少特征數量 降維，使模型泛化能力更強，減少過擬合 增強對特征和特征值之間的理解 拿到數據集，一個特征選擇方法，往往很難同時完成這兩個目的。 PCA PCA是一種數學降維方法，利 ...
2020-05-01 11:08 0 968 推薦指數：
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