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： (1)減少特征數量、降維，使模型泛化能力更強，減少 ...
原文：機器學習sklearn（十五）： 特征工程（六）特征選擇（一）主成分分析PCA
. 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。 在 scikit learn 中，PCA被實現為一個變換器對象， 通過fit方法可以擬合出n個成分， 並且可以將 ...
2021-06-19 18:25 0 184 推薦指數：
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