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分类：其他好文时间：2019-01-26 15:31:19 阅读次数：818

PCA的数学原理

原帖地址：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量， ...

分类：其他好文时间：2019-01-26 11:17:28 阅读次数：160

【359】scikit learn 官方帮助文档

官方网站链接 KNN Home Installation Documentation Scikit-learn // <![CDATA[ document.write(DOCUMENTATION_OPTIONS.VERSION + (VERSION_SUBDIR ? " (" + VERSION_S ...

分类：其他好文时间：2019-01-25 15:13:29 阅读次数：145

机器学习入门-线性判别分析（LDA）

用途：分类预处理中的降维，做分类任务目的：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴将特征空间（数据中的多维样本，将投影到一个维度更小的K维空间，保持区别类型的信息）监督性：LDA是“有监督”的，它计算的是另一个类特定的方向投影：找到更适用的分类空间与PCA不同：更关心分类而不是方差（P ...

分类：其他好文时间：2019-01-22 00:34:44 阅读次数：238

1，机器学习应用概述

构建模型的个基本过程： PCA 与 SVD关系 PCA : 降维度。过程：首先计算样本本协方差矩阵，然后·暴力特征分解·(非常消耗资源)。 SVD : 降维度，它的标准推导过程类似特征分解（耗资源），据说，sk-learn中它有其他实现过程。 scikit-learn的PCA算法的背后真正的实现就是 ...

分类：其他好文时间：2019-01-21 16:08:54 阅读次数：183

PCA和SVD最佳理解

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 最通俗易懂的PCA主成分分析推导 https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/80868294，https:// ...

分类：其他好文时间：2019-01-21 16:01:29 阅读次数：208

2. KNN和KdTree算法实现

"1. K近邻算法（KNN）" "2. KNN和KdTree算法实现" 1. 前言 KNN一直是一个机器学习入门需要接触的第一个算法，它有着简单，易懂，可操作性强的一些特点。今天我久带领大家先看看sklearn中KNN的使用，在带领大家实现出自己的KNN算法。 2. KNN在sklearn中的使用 ...

分类：编程语言时间：2019-01-20 14:03:03 阅读次数：296

主成分分析——PCA

在数据挖掘过程中，当一个对象有多个属性（即该对象的测量过程产生多个变量）时，会产生高维度数据，这给数据挖掘工作带来了难度，我们希望用较少的变量来描述数据的绝大多数信息，此时一个比较好的方法是先对数据进行降维处理。数据降维过程不是简单提取部分变量进行分析，这样的方式法当然会降低数据维度，但是这是非常不 ...

分类：其他好文时间：2019-01-19 20:02:34 阅读次数：300

关于数理统计学及其与概率论之间联系的一些理解

作为一名非统计学科班出身的同学，之前只学习过浙大《概率论与数理统计》一书，当时只在意那些公式、理论，应付考试，甚至不知道书中讲述了两门学科的知识：数理统计学、概率论，更不明白二者之间有何关系，直到最近拜读了陈希孺先生的《数理统计学教程》，这才开始有一些理解，于是打算先将自己的一些理解记录下来，待日后 ...

分类：其他好文时间：2019-01-19 19:56:51 阅读次数：258

数据降维——主成分分析（PCA）

在数据挖掘过程中，当一个对象有多个属性（即该对象的测量过程产生多个变量）时，会产生高维度数据，这给数据挖掘工作带来了难度，我们希望用较少的变量来描述数据的绝大多数信息，此时一个比较好的方法是先对数据进行降维处理。数据降维过程不是简单提取部分变量进行分析，这样的方式法当然会降低数据维度，但是这是非常不 ...

分类：其他好文时间：2019-01-19 16:27:32 阅读次数：231