讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 大纲: 非线性降维算法流形的概念流形学习的概念局部线性嵌入拉普拉斯特征映射局部保持投影等距映射实验环节 非线性降维算法: 上节介绍了经典的PCA算法,它虽然在很多问题上取得了成功,但是它有它的局限性,因为在现实世界中我们要处理的很多数据它是非线性的,而PCA本身是一个线性化的算法,用线性算法处理非线性问题是不太合适的,所以我们要有非线性的降维技术. 通过一个非线性的函数将x映射到另一个空间中去,得到一个向量y,x的维度…

讲授数据降维原理,PCA的核心思想,计算投影矩阵,投影算法的完整流程,非线性降维技术,流行学习的概念,局部线性嵌入,拉普拉斯特征映射,局部保持投影,等距映射,实际应用 大纲: 数据降维问题PCA的思想最佳投影矩阵向量降维向量重构实验环节实际应用 数据降维问题: 为什么需要数据降维?①高维数据不易处理,机器学习和模式识别中高维数据不太好处理,如人脸图像32*32,1024维向量,维度太高效率低.影响精度.②不能可视化,1024维是无法可视化的.③维数灾难问题,开始增加维度算法预测精度会提升,但再继…

讲授机器学习的基本概念.发展历史与典型应用 大纲: 人工智能简介机器学习简介为什么需要机器学习机器学习的发展历史机器学习的典型应用人工智能主要的公司本课程讲授的算法 机器学习并不是人工智能一上来就采用的方法,而是发展到一定阶段之后的产物 这门课需要的参考书:(前面两本有点老,没有讲深度学习的东西,但神经网络讲的还是比较详细的) 人工智能简介: 定义:用计算机来实现人的智能. 1956年人工智能达特茅斯会议,2016年(AlphaG)人工智能大规模进入公众的视野. 图灵奖最多的方向:CPU的设计(…

大纲: 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去. 有监督学习大部分问题都是分类问题,有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型. 分类问题常用的评价指标是准确率,对于回归问题常用的评价指标是回归误差均方误差. 二分类问题中常为它做ROC曲线. 过拟合通用的解决手段是正则化. 算法分类: 监督信号,就是样本的标签值,根据知否有标签值将机器学习分类为有监…

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************…

&*&:2017/6/16update,最近几天发现阅读这篇文章的朋友比较多,自己阅读发现,部分内容出现了问题,进行了更新. 一.什么是PCA:摘用一下百度百科的解释 PCA(Principal Component Analysis),主成分分析,是一种统计方法,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分. 二.PCA的用途及原理: 用途:数据降维 原理:线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,…

监督学习算法需要标记的样本(x,y),但是无监督学习算法只需要input(x). 您将了解聚类 - 用于市场分割,文本摘要,以及许多其他应用程序. Principal Components Analysis, 经常用于加快学习算法,同时对于数据可视化以帮助你对数据的理解也有很大的帮助. Unsupervised learning Introduction supervised learning:在前面几课我们学习的都是属于监督性学习的内容,包括回归和分类,主要特点就是我们使用的数据集都是类似(x…

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 聚类问题简介: 聚类算法的概念第四讲机器学习的基本概念里边已经…

讲授LDA基本思想,寻找最佳投影矩阵,PCA与LDA的比较,LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA.流行学习都是无监督学习,计算过程中没有利用样本的标签值.对于分类问题,我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度,由于没有用样本的标签值,会导致一个问题,不同的两类样本,如A和B类投影之后交杂在一起无法区分开来,所以这种投影结果对于分类是不利的.线性判别分析LDA是以分类为目的的降维投影技术,把向量X变换为Y,Y的维数更低 ,Y要对分类比较有利能把不同的类有效的区分开来.…

注:因为公式敲起来太麻烦,因此本文中的公式没有呈现出来,想要知道具体的计算公式,请参考原书中内容 降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中 1.主成分分析(PCA) 将n维样本X通过投影矩阵W,转换为K维矩阵Z 输入:样本集D,低维空间d 输出:投影矩阵W 算法步骤: 1)对所有样本进行中心化操作 2)计算样本的协方差矩阵 3)对协方差矩阵做特征值分解 4)取最大的d个特征值对应的特征向量,构造投影矩阵W 注:通常低维空间维数d的选取有两种方法:1)通过交叉验证法选…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…

转自:https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 https://www.jianshu.com/p/d6e7083d7d61 1.思想 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来. 此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数…

2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技术研究 管子玉 西北大学       非负矩阵分解中维数约减问题研究 赵金熙 南京大学 58     大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究 冯林 大连理工大学       面向高维信息的非线性维数约减问题研究 高小方 山西大学       基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究 伏玉琛…

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…

Introduction 在计算机视觉及机器学习领域,数据的可视化是非常重要的一个应用,一般我们处理的数据都是成百上千维的,但是我们知道,目前我们可以感知的数据维度最多只有三维,超出三维的数据是没有办法直接显示出来的,所以需要做降维的处理,数据的降维,简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度,如果要能达到数据可视化的目的,就要将数据映射到二维或者三维空间.数据的降维是一种无监督的学习过程,我们可以看成是一种聚类.数据在空间的分布主要有两个特性,一个是相似性,我们可以用类内距离衡量:一个是差异性…

SpringBoot第九集:整合JSP和模板引擎(2020最新最易懂) 当客户通过前端页面提交请求后,我们以前是怎么做的?后端接收请求数据,处理请求,把响应结果交给模板引擎JSP,最后将渲染后的JSP转为HTML,响应给客户端显示.JSP的好处就是当我们查出一些数据转发到JSP页面以后,我们可以用JSP轻松实现数据的显示,及交互等.JSP支持非常强大的功能,包括能写Java代码. 但是呢,我们现在的这种情况是,第一:SpringBoot这个项目首先是以jar的方式,不是war.第二:我们用的还是…

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用…

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也…

上一篇文章讲了PCA的数据原理,明白了PCA主要的思想及使用PCA做数据降维的步骤,本文我们详细探讨下另一种数据降维技术—奇异值分解(SVD). 在介绍奇异值分解前,先谈谈这个比较奇怪的名字:奇异值分解,英文全称为Singular Value Decomposition.首先我们要明白,SVD是众多的矩阵分解技术中的一种,矩阵分解方式很多,如三角分解(LU分解.LDU分解.乔列斯基分解等).QR分解及这里所说的奇异值分解:其次,singular是奇特的.突出的.非凡的意思,从分解的过程及意义来看…

第九集,离间计 TimeLimit:1000MS  MemoryLimit:128MB 64-bit integer IO format:%I64d   Problem Description 拥有了超强的体能和跑步速度后,小A的信心极度膨胀.正当他准备潜入特工们的聚会地点套取情报的时候,小A发现组织的守卫非常严密,根本没有漏洞可钻.最后小A只得返回宾馆同小C商量. 通过小C,小A知道了特工组织内有着严谨的等级排名制度,然而这等级并不是严格按照能力来排的,但可怜的特工们并不全都知道.聪明的小A立…

网上看到关于数据降维的文章不少,介绍MDS的却极少,遂决定写一写. 考虑一个这样的问题.我们有n个样本,每个样本维度为m.我们的目标是用不同的新的k维向量(k<<m)替代原来的n个m维向量,使得在新的低维空间中,所有样本相互之间的距离等于(或最大程度接近)原空间中的距离(默认欧氏距离). 举个栗子:原来有3个4维样本(1,0,0,3),(8,0,0,5),(2,0,0,4),显然我们可以用三个新的二维样本(1,3),(8,5),(2,4)来保持维度变小并相互之间距离不变. 那么问题来了,如果不…

TSNE提供了一种有效的数据降维方式,让我们可以在2维或3维的空间中展示聚类结果. # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals from sklearn.manifold import TSNE import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp inputfile = 'data/consumption_data.xls' outputfile = 'tmp/d…

打算从后往前来做笔记 第九章 数据聚合与分组运算 分组 #生成数据,五行四列 df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), 'data2':np.random.randn(5)}) df #可以按照key1分组计算data1的平均值 df.loc[:,'data1'].groupby(df.loc[:,'key…

1.什么是PCA? PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法.PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征.PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的.其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,2…

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2…

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().…

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py…

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,…

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本…