主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） 一个优秀的模型应该是用尽可能少的特征来涵盖尽可能多的信息。对于多元线性回归模型，除了对全部特...
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多元线性回归模型的特征降维：主成分回归和偏最小二乘 -
研究生在读，研究方向是数据挖掘，主攻推荐系统，喜欢运动，感觉自己就是个假的程序员。
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机器学习(七)：PCA主成分分析和案例实现一、算法简介 主成分分析(Principal Component Analysis，简称PCA)算法是降维中最常用的一种手段，降维的算法还有很多，比如奇异值分解(SVD)、因...
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简单线性回归 & 最小二乘法（内含python求解过程）作为一个文科生，想学点数学学点编程学点算法真的太不容易了，线性回归是什么鬼？？最小二乘法是什么鬼？？看了一些课程之后竟然觉得更不懂了，网上的资料越看越晕。。所以我尽量用最简单...
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三.探索鸢尾花数据集：分类、降维、聚类首先需要了解的一点：分类问题属于有监督学习；降维和聚类属于无监督学习类型。 有监督学习实例：鸢尾花数据分类 我们使用简单的高斯朴素贝叶斯方法完成这个分类任务，该方法假设每个特...
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咸鱼。
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python学习笔记之使用sklearn进行PCA数据降维
只能说scikit-learn实在是太强大了，三言两语就能搞定PCA 1.函数原型及参数说明 主要参数 n_components:意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也...
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用sklearn 实践PCA降维用sklearn 实践PCA 原文地址： https://towardsdatascience.com/pca-using-python-scikit-learn-e653f...
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2020年，照顾父母，努力工作，学会读书，学着理财！
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sklearn.decomposition.PCA的使用笔记
sklearn.decomposition.PCA参数 class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=Tru...
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sklearn的PCA1.1 维度 对于数组和series来说，维度就是shape返回的结果，shape中返回几个数字就是几维。对图像来说，维度就是图像中特征向量的数量。降维算法中的”降维“，...
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SKlearn - PCA数据降维PCA是无监督数据降维方式，目的是将一个高维数据集转换为一个低维数据集。如今我们的数据集往往有成百上千维的特征，但并不是所有的特征都很重要，通过降维，去除那些不重要的特征。数...
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PCA简述简介 PCA全称Principal Component Analysis，即主成分分析，是一种常用的数据降维方法。它可以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，...
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鸢尾花(iris)数据集分析Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：...
