机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。维数约减或降维(Dim...
线性判断分析(LDA): LDA是一种基于分类模型进行特征属性合并的操作,是一种有监督的降维方法。 LDA原理 L...
06 特征工程 - 特征选择 特征降维必须在特征选择做完以后才能进行。 当特征选择完成后,可以直接可以进行训练模型...
什么是特征工程? 数据预处理 特征选择 降维 1. 什么是特征工程? 有这么一句话在业界广泛流传,数据和特征决定了...
内容为西瓜书的第10章特征选择和第11章特征降维。 1 在机器学习工程中,特征工程才是最重要,特征决定着算法的上限...
七、特征工程 作者:Chris Albon译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0 稀疏特征矩阵上的降维 核...
1.机器学习中特征的理解 def:特征选择和降维 特征选择:原有特征选择出子集,不改变原来的特征空间 降维:将原有...
08 特征工程 - 特征降维 - IDA 数据清洗常见流程 异常数据处理 案例 - 车辆数据预处理 每个样本具有7...
数据降维 降维:特征的数量 特征选择 主成分分析 特征选择 冗余:部分特征的相关的高,容易消耗计算性能 噪声:部分...
本文标题:3.0 特征工程--降维
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/bgjsyhtx.html
网友评论