机器学习应用
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  • AI绘画火了！一文看懂背后技术原理
    导语 | 近些年AI蓬勃发展，在各行各业都有着不同方式的应用。而AI创作艺术和生产内容无疑是今年以来最热门的话题，AI创作到底发生过什么，原理又是如何，是噱头还是会有对我们有用的潜在应用场景呢？我们旨
    前端
  • 机器学习手册学习笔记--利用特征提取进行特征降维
    仅供自己复习回顾使用，若有侵权可删除 特征降维即通过牺牲一小部分数据信息来减少特征的数量，并且保证还能做出准确的预测 主成分分析（PCA） 无监督学习 线性映射 核PCA 对线性不可分数据进行特征降维
    Python
  • 【译】时间序列聚类--从序列数据中得出趋势和原型
    时间序列聚类--从序列数据中得出趋势和原型 使用机器学习来实现时间序列聚类过程的自动化 来源。Unsplash 背景介绍 随着技术的发展，世界上收集的数据量也在成倍增加。大数据，如建筑信息模型、停车交
    人工智能
  • Python数据挖掘项目：基于三种肝癌样本数据的PCA分析以及神经网络分类模型的构建
    项目说明 本文项目是我本科毕设项目其中的数据挖掘部分，包括对三种类型的肝癌基因表达数据的PCA分析以及构建神经网络分类模型。
    数据挖掘
  • 主成分分析PCA：python实例
    1/简介 2/导入原始数据集 3/特征数据标准化 4/计算每个特征的方差占比，然后决定降维后的维数 5/使用PCA降维 6/查看转换系数 7/数据降维可视化
    Python
    主成分分析PCA：python实例
  • 复杂高维多元数据的可视化
    高维多元数据(Multidimensional Multivariate Data)指每个数据对象有两个或两个以上独立或者相关属性的数据。 多元(Multivariate) 指数据具有多个相关属性。 由于研究者在很多情况下不确定数据的属性是否独立，因此通常简单地称之为多元数据。…
    数据可视化
  • 数据分析必看：聚类分析法-K-means聚类
    初学者聚类数据科学机器学习python 了解数据科学初学者的KMeans聚类法 harikabonthu96 ,2021年8月8日 文章视频书 本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的 简介：聚类是
    人工智能
    数据分析必看：聚类分析法-K-means聚类
  • 图解机器学习 | 聚类算法详解
    聚类是最常见的无监督学习算法。本文讲解聚类问题常见算法及用途，包括划分聚类的K-Means算法、K-Medoids算法，层次聚类的Single-Linkage 算法等重要知识点。
    机器学习 算法
    图解机器学习 | 聚类算法详解
  • 主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解
    主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解 前言 1. 什么是主成分分析？ ​ PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于
    算法
    主成分分析（PCA）方法步骤以及代码详解
  • 【白话机器学习】算法理论+实战之支持向量机（SVM）
    1. 为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也听过一些机器学习的课程，但总感觉话语里比较深奥，读起来没有耐心，并且理论到处有，而实战最重要， 所以在这里想用最浅显易懂的语言写一个白话机器学习算法理论+实战系列。个人认为，理解算法背后的idea和使...
    后端