ML | PCA - 相关文章

【ML | PCA】的更多相关文章

ML | PCA

what's xxx PCA principal components analysis is for dimensionality reduction. 主要是通过对协方差矩阵Covariance matrix进行特征分解,以得出数据的主成分(即特征向量eigenvector)与它们的权值(即特征值eigenvalue). PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法.其结果可以理解为对原数据中的方差variance做出解释:哪一个方向上的数据值对方差的影响最大?换而言之,PCA提供了一种降…

How do I learn mathematics for machine learning?

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ML: 降维算法-PCA

PCA (Principal Component Analysis) 主成份分析也称为卡尔胡宁-勒夫变换(Karhunen-Loeve Transform),是一种用于探索高维数据结构的技术.PCA通常用于高维数据集的探索与可视化.还可以用于数据压缩,数据预处理等.PCA可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量,称为主成分( principal components).新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量.PCA将数据投射到一个低维子空间实现降维.例如,二维数…

Spark2 ML 学习札记

摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训练集-测试集切分内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t…

scikit-learn中的主成分分析（PCA）的使用

1.函数原型及参数说明 class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数说明: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数n,也即保留下来的特征个数n 类型:int 或者 string,缺省时默认为None,所有成分被保留. 赋值为int,比如n_components=1,将把原始数据降到一个维度. 赋值为string,比…

PCA算法

本文出处:http://blog.csdn.net/xizhibei http://www.cnblogs.com/bourneli/p/3624073.html PrincipalComponents Analysis,主成份分析寻找最小均方意义下,最能代表原始数据的投影方法然后自己的说法就是:主要用于特征的降维另外,这个算法也有一个经典的应用:人脸识别.这里稍微扯一下,无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量,然后用PAC算法降维搞定之. PCA的主要思想是寻找到数据的主轴方…

斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、神秘值分解、独立成分分析

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC…