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 ...
原文：聚類算法6-特征降維（低方差過濾、相關系數、主成分分析法）
降維 . 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 . 降維的兩種方式 特征選擇 主成分分析 相當於特征提取 特征選擇 . 定義 數據中包含冗余或無關變量 或稱特征 屬性 指標等 ，旨在從原有特征中找出主要 ...
2021-09-27 10:46 0 97 推薦指數：
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#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； #------------------------------------------------ ...
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