机器学习特征降维2
5 主成分分析目标应用PCA实现特征的降维应用用户与物品类别之间主成分分析5.1 什么是主成分分析(PCA)定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量作用：是数据维数压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。应用：回归分析或者聚类分析当中对于信息一词，在决策树中会进行介绍那么更好的理解这个过程呢？我们来看一张图5.1.1 计算案例理解假设对于给定5....
机器学习特征降维1
1 特征降维目标知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式应用VarianceThreshold实现删除低方差特征了解相关系数的特点和计算应用相关性系数实现特征选择2 降维降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程降低随机变量的个数相关特征(correlated feature)相对湿度与降雨量之间的相关等等正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进....
【阿旭机器学习实战】【23】特征降维实战---人脸识别降维建模，并选出最有模型进行未知图片预测
PCA特征降维实战—人脸识别问题描述–人脸识别通过训练一批人的人脸数据，然后从其他地方获取一种图片让模型认识这个图片代表的谁？判断人脸需要用监督学习，人脸的维度过高，监督学习判断的时候就会出现两个问题：算法效率会非常低和算方法的精准度也会降低。我们在进行监督学习之前要进行特征降维，然后使用降维后的特征进行建模，以提高算法效率与准确度。1. 导入数据并查看数据import numpy as np ....
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