前面对半监督学习部分作了简单的介绍,这里开始了解有关无监督学习的部分,无监督学习内容稍微较多,本节主要介绍无监督学习中的PCA降维的基本原理和实现. PCA 0.无监督学习简介 相较于有监督学习和半监督学习,无监督学习就是从没有标签的数据中进行知识发现的过程. 更具体地说,无监督学习可以分成两个方面,一:称之为化繁为简,二称之为无中生有. 所谓化繁为简,就是将比较复杂的数据进行"简单化",此时将数据作为输入,输出则是从数据中所发现更为"简单"的内容,如下图所示: 图

接着看讲义,接下来这章应该是Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning. 含义: 从字面上不难理解其意思.这里的self-taught learning指的是用非监督的方法提取特征,然后用监督方法进行分类.比如用稀疏自编码+softmax regression. 对于非监督特征学习,有两种类型,一类是self-taught learning,一类是semi-supervised learning.看他们的定义不如看讲义中给出的那个

实验名称: k-meas非监督聚类分析   一.实验目的和要求 目的: 加深对非监督学习的理解和认识 掌握聚类方法K-Means算法的设计方法   要求:     根据聚类数据,采用k-Means聚类方法画出聚类中心 二.实验环境.内容和方法 环境:windows 7,python2.6 ,Eclipse,Pydev 内容: 1)   非监督学习的理论基础   2)   动态聚类分析的思想和理论依据  3)   聚类算法的评价指标   三.实验基本原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类

机器学习算法-PCA降维 一.引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征,在进行实际的数据分析的时候,我们并不会将所有的特征都用于算法的训练,而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征.比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理,这是我们可以从直观上比较好理解的.但是有些特征之间可能存在强相关关系,比如研究一个地区的发展状况,我们可能会选择该地区的GDP和人均消费水平这两个特征作为一个衡量指标.显然这两者之间是存在较强的相关关系,他们描述的都是该地区的

PCA是一种非监督学习算法,它能够在保留大多数有用信息的情况下,有效降低数据纬度. 它主要应用在以下三个方面: 1. 提升算法速度 2. 压缩数据,减小内存.硬盘空间的消耗 3. 图示化数据,将高纬数据映射到2维或3维 总而言之,PCA干的事情就是完成一个将原始的n维数据转化到k维的映射.其中,k<n 它的核心算法如下: 1. 将数据均一化 x' = [x-mean(x)] / range(x) 2. 计算它的协方差矩阵 即:Sigma = 1/m * x' * x 3. 进行svd分解,计算特

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# <补充>机器学习按照数据标记分可分

&*&: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,

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

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

受检异常和非受检异常(运行时异常)举例 RuntimeException(即非受检异常): RuntimeException在默认情况下会得到自动处理,所以通常用不着捕获RuntimeException.RuntimeException是那些可能在Java虚拟机正常运行期间抛出的异常的超类,可能在执行方法期间抛出但未被捕获的RuntimeException的任何子类都无需在throws子句中进行声明. java.lang.ArithmeticException java.lang.ArraySt

14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.5重建压缩表示 Reconstruction from Compressed Representation 使用PCA,可以把 1000 维的数据压缩到100 维特征,或将三维数据压缩到一二维表示.所以,如果如果把PCA任务是一个压缩算法,应该能回到这个压缩表示之前的形式,回到原有的高维数据的一种近似.下图是使用PCA将样本\(x^{(i)}映射到z^{(i)}\)上 即是否能通过某种方法将z上的点重新恢复成使用\(x_{

14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法 当主成分数量K=2时,我们的目的是找到一个低维的投影平面,当把所有的数据都投影到该低维平面上时,希望所有样本 平均投影误差 能尽可能地小. 投影平面 是一个由两个经过原点的向量规划而成的平面,而 投影误差 是 从特征向量向该投影平面作垂线的长度. 当主成分数量K=1时,我

參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html 在实际项目中,我们真的非常少用到那些简单的模型,比方LR.kNN.NB等.尽管经典,但在project中确实不有用. 今天我们不关注详细的模型,而关注无监督的聚类方法. 之所以关注无监督聚类方法.是由于.在实际项目中,我们除了使用PCA等方法降维外.有时候我们也会考虑使用聚类的方法降维特征. Overview of clustering methods: A comparison

始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示,我们都知道在低维度下数据处理比较方便,因而数据进行简化成为了一个重要的技术.对数据进行简化的原因: 1.使得数据集更易用使用.2.降低很多算法的计算开销.3.去除噪音.4.使得结果易懂 这里我们关心的数据降维技术为主成分分析(PCA).在PCA中,数据原来的坐标系转换成了新的坐标系,新的坐标系是由数据本身决定的.第一个新的坐标轴的选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新的坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差方向.这个过程一直重复,重复次

http://www.cnblogs.com/xing901022/p/9374258.html 本章讲述的是一个复杂的机器学习系统,通过它可以看到机器学习的系统是如何组装起来的:另外也说明了一个复杂的流水线系统如何定位瓶颈与分配资源. 更多内容参考 机器学习&深度学习 OCR的问题就是根据图片识别图片中的文字: 这种OCR识别的问题可以理解成三个步骤: 文本检测 字符切分 字符识别 文本检测 文本的检测可以用行人的检测来做,思路差不多. 我们定义几个固定大小尺寸的窗口,从照片的左上角开始扫描.

1. 前言 本文介绍一种无监督的机器翻译的模型.无监督机器翻译最早是<UNSUPERVISED NEURAL MACHINE TRANSLATION>提出.这个模型主要的特点,无需使用平行语料库,使用去噪和回译的步骤构建NMT系统. 2018年Facebook人工智能实验室再次公布了有关无监督神经网络翻译的最新模型<Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation>,相当于用 10 万个参考译文训练过的监督模型.&

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,decomposition def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #超大规模数据集降维I

PCA降维识别手写数字 关注公众号"轻松学编程"了解更多. PCA 用于数据降维,减少运算时间,避免过拟合. PCA(n_components=150,whiten=True) n_components参数设置需要保留特征的数量,如果是小数,则表示保留特征的比例; 设为大于零的整数,会自动的选取n个主成分- whiten: 默认为False,若为True表示做白化处理,白化处理主要是为了使处理后的数据方差都一致 PCA降维识别手写数字 导包 import numpy as np imp

参见:https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/53229427

由于异常数据的两个特征(少且不同: few and different) 异常数据只占很少量; 异常数据特征值和正常数据差别很大. iTree的构成过程如下: l  随机选择一个属性Attr: l  随机选择该属性的一个值Value: l  根据Attr对每条记录进行分类,把Attr小于Value的记录放在左女儿,把大于等于Value的记录放在右孩子: l  然后递归的构造左女儿和右女儿,直到满足以下条件: l  传入的数据集只有一条记录或者多条一样的记录: l  树的高度达到了限定高度: iT

机器学习领域中所谓的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.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达, y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的.使用降维的原因: 压缩数据以减少存储量. 去除噪声的影响 从数据中提取特征以便于进行分类 将数据投影到低维可视空间,以便于看清数据的分布 变量(特征)数量相对数据条数有可能过大,从而不符合某些模型的需求.打