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《机器学习实战》学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据

相关博文: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) 主成分分析(PCA)的推导与解释 主要内容: 一.向量內积的几何意义 二.基的变换 三.协方差矩阵 四.PCA求解 一.向量內积的几何意义 1.假设A.B为二维平面xoy内两个向量,A为(x1, y1),B为(x2, y2),那么A.B的內积为:AB = |A||B|cosΘ = x1*x2 + y1*y2,结果为一个标量. 2.那么A.B內积的几何意义又是什么呢?单从“|A||B|cosΘ”或者“x1*x2 + y1*y…

【机器学习实战】第13章 利用 PCA 来简化数据

第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用…

机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

《机器学习实战》学习笔记——第14章 利用SVD简化数据

一. SVD 1. 基本概念: (1)定义:提取信息的方法:奇异值分解Singular Value Decomposition(SVD) (2)优点:简化数据, 去除噪声,提高算法的结果 (3)缺点:数据转换难以想象,耗时,损失特征 (4)适用于:数值型数据 2. 应用: (1)隐性语义索引(LSI/LSA) (2)推荐系统 3. 原理--矩阵分解 将原始的数据集矩阵data(m*n)分解成三个矩阵U(m*n), Sigma(n*m), VT(m*n): 对于Sigma矩阵: 该矩阵只用对角元素…

【机器学习实战学习笔记(1-1)】k-近邻算法原理及python实现

笔者本人是个初入机器学习的小白,主要是想把学习过程中的大概知识和自己的一些经验写下来跟大家分享,也可以加强自己的记忆,有不足的地方还望小伙伴们批评指正,点赞评论走起来~ 文章目录 1.k-近邻算法概述 1.1 距离度量 1.2 k值的选择 1.3 分类决策规则 2.k-近邻算法实现 2.1 实现方法 2.2 k-近邻法python3.6实现 2.2.1 k-近邻法实现程序 2.2.2 classify0(inX, dataSet, labels, k)中部分方法注释 2.2.3 如何测试分类器…

【机器学习实战学习笔记(2-2)】决策树python3.6实现及简单应用

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章…

[汇编学习笔记][第十三章int指令]

第十三章int指令 13.1 int指令 格式: int n, n 为中断类型码 可以用int指令调用任何一个中断的中断处理程序(简称中断例程). 13.4 BIOS和DOS 所提供的中断例程 BIOS 主要包含一下内容 硬件系统的检测和初始化 外中断和内中断的中断例程 用于对硬件设备进行I/O操作的中断例程 其他和硬件系统相关的中断例程 操作系统DOS提供的中断例程 操作系统向程序员提供的编程资源 13.5 BIOS和DOS中断例程的安装过程 开机后,CPU一通电,初始化(CS)=0FFFFH…

利用PCA来简化数据

13.2.2 在NUmpy中实现PCA 将数据转换成前N个主成分的伪代码大致如下: 去除平均值 计算协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 将特征值从大到小排列 保留最上面的N个特征向量 将数据转换到上述的N个特征向量构建的新空间中 在NumPy中实现PCA: #coding:utf-8 from numpy import * def loadDataSet(filename,delim = '\t'): fr = open(filename) stringArr = [line.stri…

学习笔记 第十三章 使用CSS3新布局

第13章   使用CSS3新布局 [学习重点] 设计多列布局 设计弹性盒布局样式 使用CSS3布局技术设计适用移动需求的网页 13.1  多列布局 CSS3使用columns属性定义多列布局,用法如下: columns:column-width || column-count; column-width:定义每列的宽度: column-count:定义列数. 13.1.1 设置列宽 CSS3使用column-width属性定义单列显示的宽度,用法如下: column-width:length |…

JavaScript高级程序设计学习笔记第十三章--事件

事件冒泡: IE 的事件流,事件开始时由最具体的元素(文档中嵌套层次最深的那个节点)接收,然后逐级向上传播到较为不具体的节点(文档).例如: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Event Bubbling Example</title> </head> <body> <div id="myDiv">Click Me</div> </b…