pca
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    概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度
    Python
  • 机器学习原理与实战 | PCA降维实践
    本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。  1. PCA介绍 1.1 概念 思想： 图中正方形的点是原始数据经过预处理后（归一化、缩放）的数据，圆形的点是从一维恢复到二维后的数据。同时，我
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  • 机器学习之 PCA(主成分分析)
    下面介绍一种降维算法，即PCA(主成分分析)。 在机器学习中，有一种问题被称为维数灾难，在实际机器学习项目中，我们要处理的的样本数据的维数可能是成千上万，甚至几十万或者更多的，这种情况下，直接对原始样本数据进行训练建模会耗费大量时间，对应的资源消耗是不可接受，这个时候，我们就需…
    Python 算法 机器学习
  • 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
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