降维(Dimensionality Reduction) 动机一:数据压缩(Motivation I : Data Compression) 数据压缩允许我们压缩数据,从而使用较少的计算机内存或磁盘空间,还会加快算法的学习速度. 下面举例说明下降维是什么? 在工业上,往往有成百上千个特征.比如,可能有几个不同的工程团队,一个团队给了你二百个特征,第二个团队给了你另外三百个的特征,第三团队给了你五百个特征,一千多个特征都在一起,那么实际上,如果你想去追踪一下你所知道的那些特征会变得相当困难,而你又…

10. Dimensionality Reduction Content  10. Dimensionality Reduction 10.1 Motivation 10.1.1 Motivation one: Data Compression 10.2.2 Motivation two: Visualization 10.2 Principal Component Analysis 10.2.1 Problem formulation 10.2.2 Principal Component An…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49231919 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之降维Dimensionality Reduction {博客内容:推荐系统有一种推荐称作隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐,这种推荐将在下一篇博客中讲到.这篇博客主要讲隐语义模型…

数据降维(Dimensionality reduction) 应用范围 无监督学习 图片压缩(需要的时候在还原回来) 数据压缩 数据可视化 数据压缩(Data Compression) 将高维的数据转变为低维的数据, 这样我们存储数据的矩阵的列就减少了, 那么我们需要存储的数据就减少了 数据可视化 数据可视化是非常重要的, 通过可视化数据可以发现数据的规律, 但是大多数时候我们到的数据是高维度的, 可视化很困难, 采用数据降维可以将数据降到二维进行数据可视化 加快机器学习算法的速度 维度少了程序…

降维(Dimensionality Reduction) 降维的目的:1 数据压缩 这个是二维降一维 三维降二维就是落在一个平面上. 2 数据可视化 降维的算法只负责减少维数,新产生的特征的意义就必须由我们自 己去发现了. 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. 主成分分析与线性回归是两种不同的算法.主成分分析最小化的是投射误差(Pr…

1. 动机一:数据压缩 第二种类型的 无监督学习问题,称为 降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法. 但首先,让我们谈论 降维是什么.作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 将数据从二维降一维: 将数据从三维降至二维: 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量.过程是与上面类似的,我们将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所…

14.1  动机一:数据压缩 14.2  动机二:数据可视化 14.3  主成分分析问题 14.4  主成分分析算法 14.5  选择主成分的数量 14.6  重建的压缩表示 14.7  主成分分析法的应用建议 14.1  动机一:数据压缩…

14.1  动机一:数据压缩 14.2  动机二:数据可视化 14.3  主成分分析问题 14.4  主成分分析算法 14.5  选择主成分的数量 14.6  重建的压缩表示 14.7  主成分分析法的应用建议 14.1  动机一:数据压缩 14.2  动机二:数据可视化 14.3  主成分分析问题 14.4  主成分分析算法 14.5  选择主成分的数量 14.6  重建的压缩表示 14.7  主成分分析法的应用建议…

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning:三十五(用NN实现数据降维练习) Deep learning:三十四(用NN实现数据的降维) Deep learning:三十三(ICA模型) Deep learning:三十二(基础知识_3) Deep learning:三十一(数据预处理练习) Deep learning:三十(关于数据预处理的相关技巧) Deep…

机器学习问题可能包含成百上千的特征.特征数量过多,不仅使得训练很耗时,而且难以找到解决方案.这一问题被称为维数灾难(curse of dimensionality).为简化问题,加速训练,就需要降维了. 降维会丢失一些信息(比如将图片压缩成jpeg格式会降低质量),所以尽管会提速,但可能使模型稍微变差.因此首先要使用原始数据进行训练.如果速度实在太慢,再考虑降维. 8.1 维数灾难(The Curse of Dimensionality) 我们生活在三维空间,连四维空间都无法直观理解,更别说更高…