聚類算法6-特征降維（低方差過濾、相關系數、主成分分析法）
1 降維 1.1 定義 降維是指在某些限定條件下，降低隨機變量(特征)個數，得到一組“不相關”主變量的過程 降低隨機變量的個數 正是因為在進行訓練的時候，我們都是使用特征進行學習。如果特征本身存在問題或者特征之間相關性較強，對於算法學習預測會影響較大 1.2 降維 ...
原文：機器學習進度02（數據預處理、降維、低方差特征、相關系數、主成分分析）
特征預處理： 什么是特征預處理 通過一些轉換函數將特征數據轉換成更加適合算法模型的特征數據過程。 我們需要用到一些方法進行無量綱化，使不同規格的數據轉換到同一規格 為什么我們要進行歸一化 標准化 特征的單位或者大小相差較大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出幾個數量級，容易影響 支配 目標結果，使得一些算法無法學習到其它的特征 歸一化 定義 通過對原始數據進行變換把數據映射到 默認為 , 之間 ...
2021-01-19 22:56 0 560 推薦指數：
相關推薦
什么是機器學習特征工程？【數據集特征抽取（字典，文本TF-Idf）、特征預處理（標准化，歸一化）、特征降維（低方差，相關系數，PCA）】
2.特征工程 2.1 數據集 2.1.1 可用數據集 Kaggle網址：https://www.kaggle.com/datasets UCI數據集網址： http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn網址：http ...
機器學習之路：python 特征降維 主成分分析 PCA
python3 學習api使用 主成分分析方法實現降低維度 使用了網絡上的數據集，我已經下載到了本地，可以去我的git上參考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代碼： ...
coursera機器學習-聚類，降維，主成分分析
#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...
機器學習：數據預處理，特征選擇，降維
來源：https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647 目錄 1 特征工程是什么？2 數據預處理 2.1 無量綱化 2.1.1 標准化 2.1.2 區間縮放法 2.1.3 標准化與歸一化的區別 ...
數據的降維之特征選擇及主成分分析
數據降維維度：即特征的數量 數據降維的方法有：1.特征選擇 2.主成分分析 特征選擇： 代碼實例： 運行結果： 主成分分析PCA： 代碼實例： 運行結果： ...
吳恩達機器學習筆記（八） —— 降維與主成分分析法(PCA)
個)。可起到數據壓縮的作用（因而也就存在數據丟失）。 2.PCA，即主成分分析法，屬於降維的一種方法 ...
【機器學習算法-python實現】PCA 主成分分析、降維
1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是減少數據集的維度，然后挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸，找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下圖 ...