主成分分析

努力的派大星星24 天前
人工智能·机器学习·支持向量机·主成分分析
【机器学习】支持向量机与主成分分析在机器学习中的应用支持向量机 (SVM) 是一种功能强大且用途广泛的机器学习模型，适用于线性和非线性分类、回归以及异常值检测。本文将介绍支持向量机算法及其在 scikit-learn 中的实现，并简要探讨主成分分析及其在 scikit-learn 中的应用。
浊酒南街3 个月前
机器学习·pca·主成分分析
吴恩达机器学习笔记：第 8 周-14降维(Dimensionality Reduction) 14.3-14.5主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点的向量，而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度。
微小冷4 个月前
python·sklearn·pca·主成分分析
sklearn主成分分析PCAPCA，即主成分分析(Principal components analysis)，顾名思义就是把矩阵分解成简单的组分进行研究，而拆解矩阵的主要工具是线性变换，具体形式则是奇异值分解。
又见阿郎10 个月前
主成分分析·alink
聊聊基于Alink库的主成分分析(PCA)主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主成分分析的基本思想可以总结如下：
逐梦苍穹1 年前
人工智能·python·机器学习·信息可视化·主成分分析
[机器学习]特征工程：主成分分析目录主成分分析1、简介2、帮助理解3、API调用4、案例本文介绍主成分分析的概述以及python如何实现算法，关于主成分分析算法数学原理讲解的文章，请看这一篇：
我行我素，向往自由1 年前
pca·主成分分析
主成分分析PCA算法Principal Components Analysis这个协方差矩阵是一个nXn的，且是对称矩阵，就会有n个特征值λ和特征向量v，每个特征向量也是n维的。第一行特征向量v对应特征值λ1 。