降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因： 在以下3种降维技术中， PCA的应用目前最为广泛，因此本章主要关注PCA。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。 在PCA中，数据集从原始坐标系转换为新的坐标 ...
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2019-04-01 11:49:08
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2019-03-31 17:46:41 1.主成分分析(PCA Principal Components Analysis) 1.1 代码段 1.2 框架 2. 因子分析 2.1 代码段 ...
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2019-03-31 18:04:02
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卷积神经网络结构： 1、 数据输入层： 去均值：将平均值变为0 归一化：将不同的特征，取值范围变为一致的 PCA降维、白化 2、 卷积计算层： 每个神经元看做是一个过滤器（一个带权重的矩阵），过滤器对原数据进行卷积相关操作（内积），不同过滤器关注的特征不同 局部连接：过滤器提取局部特征，然后再与后面 ...
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2019-03-26 16:47:56
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把子类中仅仅继承而来的成员，赋值给父类。 但是，不会改变虚表！因为这个obj的类型没变。 ...
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2019-03-26 15:07:43
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 与估计器(estimeter) 1、转换器 - 特征工程的父类 转换器 - 特征工程的父类 1、API的实现过... ...
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2019-03-10 12:23:56
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