数据的特征选择 数据的特征选择 降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对 ...
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2019-01-17 22:38:54
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cdq分治是一种常用的降维手段，可以解决偏序问题。 题目 给定$n$个三元组$(x, y, z)$，给定一个$f(a)$，表示所有元素$b$（自己不算），它的$x,y,z$均小于等于$a$的对应$x,y,z$，求$[0, n)$中每种$f$值的个数。 $n \leq 100000$ $x, y, z ...
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2019-01-16 22:50:28
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0、摘要 （1）为了解决什么问题，提出什么方法，得到什么结论？ 问题：例如，为了提高系统的准确率，为了降低系统复杂度，为了提高系统自适应能力等 方法：例如，通过降维，特征选择的方法，减少无用数据，从提高系统准确度，并且降低系统复杂度 结论：找到一个评价指标，例如，accuracy, F1 score ...
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2019-01-14 00:23:19
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PCA和LDA都是降维算法，他们的主要区别是： PCA为无监督方法，主要是主成分分析方法，Principal Component Analysis， 简称PCA。 PCA可以降到任意维度。 LDA是有监督方法，主要是线性判别分析法，Linear Discriminant Analysis ，简称LD ...
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2019-01-13 02:01:09
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二维数组转一维数组 利用ES6扩展运算符 利用apply特性，将数组作为参数展开 多维数组转一维数组 使用ES6新增的flat 和 flatMap方法 【新增时间 2019-9-26】 ES2018 为数组实例新增了flat 、flatMap 方法，用于将二维 或 多为数组 降维 成一维数组 fla ...
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2019-01-12 12:07:09
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TSNE提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在2维或3维的空间中展示聚类结果。 运行结果： ...
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2019-01-11 16:04:17
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题目大意：略 题目传送门 四维偏序板子题 把插入操作和询问操作抽象成$(x,y,z,t)$这样的四元组 询问操作拆分成八个询问容斥 此外$x,y,z$可能很大，需要离散 直接处理四维偏序很困难，考虑降维 而$t$这一维有一个神奇的性质，任意两个四元组的$t$互不相同，是最好处理的，所以尽量保证$t$ ...
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2019-01-10 12:03:13
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库的基本功能 sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。 前4类功能： 1.分类任务；对于支持向量机这个分类算法而言，需要调用svm.SVC这个模块 2.回归任务 3.聚类任务 4.降维任务 内置数据 ...
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2019-01-09 13:30:01
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问题 M: 最亲密的x个人 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 412 解决: 38[提交] [状态] [命题人:jsu_admin] 问题 M: 最亲密的x个人 题目描述 有一天，地球受到了降维打击，从三维变成了一维。从此我们都生活在一条线上，给这条线加上坐标，每个点都是大于等 ...
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2018-12-31 18:59:40
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我开始以为矩阵是为了把线性方程组的系数抽取出来，方便方程组化简和求解，后来发现矩阵的用处不止如此，不然就不会写一本书了。 矩阵可以方便的用来表示线性空间，一个简单的二维数阵，就可以表示成n维线性空间。 一个毫无意义的有序数阵，我们赋予它意义，他就可以表示成一个空间。那为什么要这么做呢？这是因为矩阵的 ...
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2018-12-30 16:21:14
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