1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1. 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余. 2. 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩.我们知道要学好数学,需要有浓厚的兴趣,所以第二项与第一项强相关,第三项和第二项也是强相关.那是不是可以合并第一项和第二项呢? 3. 拿到一个样本,特征非常多,而样例特别少,这样用回归去直接拟合非

一.什么是PCA PCA,即PrincipalComponents Analysis,也就是主成份分析: 通俗的讲,就是寻找一系列的投影方向,高维数据按照这些方向投影后其方差最大化(方差最大的即是第一主成份,方差次大的为第二主成份... 如下图:数据点沿该方向投影后,方差最大,投影之后,由于各个点之间的距离之最大化的,因此彼此之间是最容易区分的 二.一些应用 1.数据降维 比如比较常见的人脸识别,假设有10副脸部图像,每副图像存贮为512*512大小的矩阵,经过特征提取后features可能为1

Java面向对象的三大特征 封装 封装(Encapsulation)是指属性私有化,根据需要提供setter和getter方法来访问属性.即隐藏具体属性和实现细节,仅对外开放接口,控制程序中属性的访问级别. 封装目的:增强数据安全性,不能让其他用户随意访问和修改数据,和简化编程,使用者不必在意具体实现细节,而只是通过外部接口即可访问类的成员. 继承 继承(Extend)是指将多个相同的属性和方法提取出来,新建一个父类Java中一个类只能继承一个父类,且只能继承访问权限非private的属性和方法

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式

机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89092501 作者:Susan Li ,原文:https://towardsdatascience.com/time-serie

运用PCA对高维数据进行降维,有一下几个特点: (1)数据从高维空间降到低维,因为求方差的缘故,相似的特征会被合并掉,因此数据会缩减,特征的个数会减小,这有利于防止过拟合现象的出现.但PCA并不是一种好的防止过拟合的方法,在防止过拟合的时候,最好是对数据进行正则化: (2)使用降维的方法,使算法的运行速度加快: (3)减少用来存储数据的内存空间: (4)从x(i)到z(i)的映射过程中,对训练数据进行降维,然后对测试数据或验证数据进行降维:

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们

学习框架 特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理 特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数

PCA主成分分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 用鸢尾花数据集 展示 降维的效果 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() data = iris.data # 特征值 target = iris.target # 目标值 # 绘制平面散点图 plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

 LDA算法的主要优点有: 在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识. LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PCA之类的算法较优. LDA算法的主要缺点有: LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题. LDA降维最多降到类别数k-1的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA.当然目前有一些LDA的进化版算法可以绕过这个问题. LDA在样本分类信息依赖方差而不是均值的时候,降维效果不好. LDA可能过度拟合数据

1.PCA简介 遭遇维度危机的时候,进行特征选择有两种方法,即特征选择和特征抽取.特征选择即经过某种法则直接扔掉某些特征,特征抽取即利用映射的方法,将高维度的样本映射至低维度.PCA(或者K-L变换),即Principal Component Analysis是特征抽取的主要方法之一.     PCA适用于非监督的学习的不带标签(带标签的样本,往往用LDA降维)的样本降维,特别是小样本问题.广义认为,这类样本属性之间的相关性很大,通过映射,将高维样本向量映射成属性不相关的样本向量.PCA的步骤是

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然

以前对PCA算法有过一段时间的研究,但没整理成文章,最近项目又打算用到PCA算法,故趁热打铁整理下PCA算法的知识.本文观点旨在抛砖引玉,不是权威,更不能尽信,只是本人的一点体会. 主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法,它的本质实际上是K-L变换.PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 开始讲PCA与ICA的时候,首先要明确几个概念 1.概率分布函数与概率密度函数的区别 从数学上看,分布函数F(x)=P(X<x),表示随

重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数.一说到K,大家可能都会想到,类似于KNN中的K和随机森林中的n_estimators,这是一个需要我们人为去确认的超参数,并且我们设定的数字会影响到模型的表现. 如果留下的特征太多,就达不到降维的效果,如果留下的特征太少,那新特征向量可能无法容纳原始数据集中的大部分信息,因此,n_component

Embedded嵌入法 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行.在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征. 这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性,可以列出各个特征对树的建立的贡献,我们就可以基于这种贡献的评估,找出对模型建立最有用的特征. 因此相比于过滤法,嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身,

在之前的java 23 中,了解过设计模式的单例模式和工厂模式.在这里,介绍下设计模式 面向对象思想设计原则 在实际的开发中,我们要想更深入的了解面向对象思想,就必须熟悉前人总结过的面向对象的思想的设计原则 单一职责原则 开闭原则 里氏替换原则 依赖注入原则 接口分离原则 迪米特原则 单一职责原则 其实就是开发人员经常说的"高内聚,低耦合" 也就是说,每个类应该只有一个职责,对外只能提供一种功能,而引起类变化的原因应该只有一个.在设计模式中,所有的设计模式都遵循这一原则. 开闭原则 核

现实生活中的问题,可能会抽象为这样一种数据模型: 从一个数组中挑选出几个数,让这几个数相加的和为指定的值. 大多数读者应该有过网购的经历,网购一般会有个凑单功能,假如读者买了70元的商品,但是必须满100元才能包邮,这时系统会自动推荐一些商品,加起来差不多就100块钱了. 系统如何确定推荐哪些商品呢?这其实就是刚刚提到的模型,我们可以把热销商品的价格放到一个数组中,然后利用算法,找出数组中哪些价格的和为30元. 废话少说,小菜给大家分享一个JavaScript版本的算法实现. 算法代码: fun

Bob大叔观OO原则 上篇总结了经典的23种 设计模式,详细的解读后期会陆续的详细揭开.使用设计模式的根本原因就是为了增强代码的复用性和可维护性.而面向对象是实现代码复用的有效途径,所以这里有必要了解一下OO的基本思想和原则. 面向对象设计的原则(OOD&OOP)主要分为两大类,一类是面向类的,另一类是面向包的.设计模式基本都是围绕面向类的几个原则的实践,而面向包的几个原则主要体现在架构模式中. S.O.L.I.D Bob大叔(Robert C. Martin)的大名如雷贯耳,相信大部分在进击中