Python机器学习之PCA降维算法详解
今天带大家复习python机器学习的知识点,文中对PCA降维算法介绍的非常详细,对正在学习python机器学习的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下
机器学习课程-第8周-降维(Dimensionality Reduction)—主成分分析(PCA)
1. 动机一:数据压缩第二种类型的 无监督学习问题,称为 降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法。但首先,让我们谈论 降维是什么。作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-PCA对手写数据集的降维 & 用PCA做噪音过滤【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]数据预处理章节一直用的这个数据集在本个案例中,由于PCA也有random_state参数,而并未设置,因此结果可能有不同from sklearn.decompo...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-降维后的矩阵components_ & inverse_transform【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]V(k,n)这个矩阵保存在.components_这个属性当中我们之前谈到过PCA与特征选择的区别,即特征选择后的特征矩阵是可解读的,而PCA降维后的特征矩阵式...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-降维的实现方法【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:菜菜TsaiTsai链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili二维特征矩阵降维输入原数据,结构为$(3,2)$,即三个样本,每个样本两个维度。找出原来的2个特征对应的直角坐标系,本质是找出2个特征构成的2为平面决定降维后的特征数量...
详解降维-主成分分析-概率角度(Probabilistic PCA)【白板推导系列笔记】
教科书对PCA的推导一般是基于最小化重建误差或者最大化可分性的,或者说是通过提取数据集的结构信息来建模一个约束最优化问题来推导的。事实上,PCA还有一种概率形式的推导,那就是概率PCA,PRML里面有对概率PCA的详细讲解,感兴趣的读者可以去阅读。需要注意的是,概率PCA不是PCA的变体,它就是PC...
详解降维-PCA-最大投影方差&最小重构代价【白板推导系列笔记】
作者:shuhuai008链接:【机器学习】【白板推导系列】【合集 1~33】_哔哩哔哩_bilibili PCA的核心就是对原始特征空间的重构(将一组可能线性相关的变量,通过正交变换变换成一组线性无关的变量)两个基本的要求是最大投影方差(即找到的投影方向对于数据集投影方差最大),最小重构代价(即降...
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...
文章解析整理:《基于TensorFlow理解三大降维技术:Pca,t-SNE 和自编码器》
本文仅是博主自己学习用来加深印象和留存整理,对该内容有兴趣请去阅读原文http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728960&idx=1&sn=8b9e10a0c4170a136658262253c7b9...
[机器学习之13]降维技术——主成分分析PCA
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...