到现在，我们已经完成了对PCA的讲解。我们讲解了重要参数参数n_components，svd_solver，random_state，讲解了三个重要属性：components_, explained_variance_以及explained_variance_ratio_，无数次用到了接口fit，transform，fit_transform，还讲解了与众不同的重要接口inverse_transform。所有的这些内容都可以被总结
在这张图中：

机器学习实战基础（二十五）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（六） 重要接口，参数和属性总结的更多相关文章

  1. 机器学习实战基础（二十二）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（三） PCA与SVD 之 重要参数n_components

    重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数. ...

  2. 机器学习实战基础（二十）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（一） 之 概述

    概述 1 从什么叫“维度”说开来 我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提 ...

  3. 机器学习实战基础（二十四）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（五） PCA与SVD 之 重要接口inverse_transform

    重要接口inverse_transform  在上周的特征工程课中,我们学到了神奇的接口inverse_transform,可以将我们归一化,标准化,甚至做过哑变量的特征矩阵还原回原始数据中的特征矩阵 ...

  4. 机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

    PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,P ...

  5. 机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现

    简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或 ...

  6. 机器学习实战基础（二十六）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（七） 附录

  7. 机器学习实战基础（二十七）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（八）PCA对手写数字数据集的降维

    PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import Rando ...

  8. 机器学习实战基础（十五）：sklearn中的数据预处理和特征工程（八）特征选择 之 Filter过滤法（二） 相关性过滤

    相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会 ...

  9. Bootstrap <基础二十五>警告（Alerts）

    警告(Alerts)以及 Bootstrap 所提供的用于警告的 class.警告(Alerts)向用户提供了一种定义消息样式的方式.它们为典型的用户操作提供了上下文信息反馈. 您可以为警告框添加一个 ...

随机推荐

  1. Python第三方库 - 安装

    目录 1. 代码格式化 1.1. autopep8 1.2. YAPF 1.3. docformatter 2. 视觉相关 2.1. pyzbar, 条码(二维码)识别 2.2. tesserocr ...

  2. 今天抠图，Python实现一键换底片！想换什么换什么（附源码）

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 生活中我们会拍很多的证件照,有的要求红底,有的是白底,有的是蓝底,今天不通 ...

  3. @hdu - 6607@ Easy Math Problem

    目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 求: \[\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n ...

  4. 伪造随机的User-Agent

    写好爬虫的原则只有一条: 就是让你的抓取行为和用户访问网站的真实行为尽量一致 1.伪造UA字符串,每次请求都使用随机生成的UA 为了减少复杂度,随机生成UA的功能通过第三方模块库fake-userag ...

  5. IP地址和端口

    IP地址是网络中计算机的唯一标识.没有IP地址,计算机无法接入互联网. IPv4地址32bit,用点分十进制表示,如202.38.64.3 IPv6地址128bit,用冒号分割十六进制表示,如2001 ...

  6. cb34a_c++_STL_算法_查找算法_(7)_lower_bound

    cb34a_c++_STL_算法_查找算法_(7)_lower_bound//针对已序区间的查找算法,如set,multiset关联容器-自动排序lower_bound()--第一个可能的位置uppe ...

  7. c#openCV图片传递-尝试读取或写入受保护的内存。这通常指示其他内存已损坏。解决方法

    未处理AccessViolationException 这通常指示其他内存已损坏,这里内存损坏并非物理的内存条损坏.猜想是执行到此步骤后,内存空间被清理了,没有找到内存地址的感觉. public st ...

  8. 4.WebPack-Loader

    一.什么是Loader WebPack默认只"认识"以*.js结尾的文件,如果想处理其他类型的文件,就必须添加Loader,有各种各样的Loader,每个Loader可处理不同类型 ...

  9. Java中堆栈的区别

    简单的说: Java把内存划分成两种:一种是栈内存,一种是堆内存. 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都在函数的栈内存中分配. 当在一段代码块定义一个变量时,Java就在栈中为这个变量分 ...

  10. Java WebService _CXF、Xfire、AXIS2、AXIS1_四种发布方式（使用整理）

    目录 1. CXF方式2. Xfire方式3. AXIS2方式4. AXIS1方式5. AXIS1客户端调用6. AXIS2客户端调用7. CXF客户端调用8. Web Service Client客 ...