FE之DR之線性降維：LDA&PCA演算法相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略
FE之DR之LDA：LDA演算法相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略
LDA
LDA演算法相關論文、主要思路
1、LDA的缺點：強依賴均值。以下是LDA搞不定的四種情況
LDA演算法關鍵步驟
1、LDA演算法推導
LDA演算法程式碼實現
PCA
PCA演算法相關論文、主要思路
1、減少複雜度（即這裡的維度），同時保留結構（方差）
動態化演示參閱：https://www.mathsisfun.com/data/cartesian-coordinates-interactive.html
更多知識請推薦參閱Samer 寫的論文，介紹了使用 PCA（以及擴散對映等技術）試圖理解維基解密披露的電報：
http://mou3amalet.com/cargocollective/675_xuesabri-final.pdf
PCA演算法步驟
LDA VS PCA
相關推薦
FE之DR之線性降維：LDA&PCA演算法相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略
FE之DR之LDA：LDA演算法相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略 LDA LDA演算法相關論文、主要思路 1、LDA的缺點：強依賴均值。以下是LDA搞不定的四種情況 LDA演算法關鍵步驟 1、LDA演算法推導 &n
線性降維：主成分分析原理及模擬
---------- 鶯嘴啄花紅溜，燕尾點波綠皺。 指冷玉笙寒，吹徹小梅春透。 依舊，依舊，人與綠楊俱瘦。 ——《如夢令·春景》 秦觀 更多精彩內容請關注微信公眾號 “**優化與演算法**” ## 1、背景 隨著資訊科技的發展，資料量呈現爆照式增長，高維海量資料給傳統的資料處理方法帶來了嚴峻的挑戰，因
ML之Clustering之普聚類演算法：普聚類演算法的相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略
ML之Clustering之普聚類演算法：普聚類演算法的相關論文、主要思路、關鍵步驟、程式碼實現等相關配圖之詳細攻略 普聚類演算法的相關論文 1、論文推薦 Clustering by fast search and find of density peak.
機器學習之路：python 特征降維 主成分分析 PCA
repo nts total python learning bsp ota spa 像素 python3 學習api使用 主成分分析方法實現降低維度 使用了網絡上的數據集，我已經下載到了本地，可以去我的git上參考 git:https://github.com/lin
Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction---無監督學習：線性降維
避免 other 介紹 near -s func 例子 get 特征選擇 一 Unsupervised Learning 把Unsupervised Learning分為兩大類： 化繁為簡：有很多種input，進行抽象化處理，只有input沒有output 無中生
ML之LiR之PLiR：懲罰線性迴歸PLiR演算法簡介、分類、程式碼實現之詳細攻略
ML之LiR之PLiR：懲罰線性迴歸PLiR演算法簡介、分類、程式碼實現之詳細攻略 PLiR演算法簡介 PLiR演算法分類 1、RiR VS Lasso迴歸
【資料平臺】sklearn庫特徵工程之特徵選擇和降維
1、特徵選擇 當資料預處理完成後，我們需要選擇有意義的特徵輸入機器學習的演算法和模型進行訓練。通常來說，從兩個方面考慮來選擇特徵： 特徵是否發散：如果一個特徵不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特徵上基本上沒有差異，這個特徵對於樣本的區分並沒有什麼用。特徵與目標的相
[機器學習入門] 李巨集毅機器學習筆記-14 （Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction；無監督學習：線性降維）
[機器學習入門] 李巨集毅機器學習筆記-14 （Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction；線性降維） PDF VI
NLP之WE之CBOW&Skip-Gram：CBOW&Skip-Gram演算法概念相關論文、原理配圖、關鍵步驟詳細攻略
NLP之WE之CBOW&Skip-Gram：CBOW&Skip-Gram演算法相關論文、原理配圖、關鍵步驟詳細攻略 CBOW&Skip-Gram演算法相關論文 CBOW 模型和Skip-Gram 模型，參考論文《Efficient Estimation of Wo
Keras：基於python庫之Keras建立模型演算法來實現預測功能的詳細攻略
Keras：基於python庫之Keras建立模型演算法來實現預測功能的詳細攻略 思路分析 1、實現分類預測：通過Keras建立模型，最終得到的模型能進行兩種預測，一是判斷出類別，二是給出屬於相應類別概率。 (1)、在Keras中，可以利用predict_class()
Keras之AutoKeras框架：AutoKeras框架的簡介、特點、安裝、使用方法詳細攻略
AutoKeras框架：AutoKeras框架的簡介、特點、使用方法詳細攻略 Paper：《Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing》 AutoKeras框架的簡介 &nbs
TF之AutoML之AdaNet框架：AdaNet框架的簡介、特點、使用方法詳細攻略
TF之AutoML之AdaNet框架：AdaNet框架的簡介、特點、使用方法詳細攻略 AdaNet框架的簡介 谷歌開源了基於 TensorFlow 的輕量級框架 AdaNet，該框架可以使用少量專家干預
TF之AutoML框架：AutoML框架的簡介、特點、使用方法詳細攻略
TF之AutoML框架：AutoML框架的簡介、特點、使用方法詳細攻略 自動化機器學習，簡單來說就是一種自動化任務的方法：預處理並清理資料、選擇並構建適當的功能、選擇合適的模型系列、優化模型超引數、後處理機器學習模型、批判性地分析所獲得的結果。
淺談PCA（主成分分析）線性降維演算法用法
sklearn.decomposition.PCA(n_components = None, copy = True, whiten = False) n_components表示需要保留的主成分個數，即需要降低到幾維；若n_components=1，則表
Dataset：CIFAR-10簡介、下載、使用方法之詳細攻略
CIFAR-10簡介 CIFAR-10是一個更接近普適物體的彩色影象資料集。CIFAR-10 是由Hinton 的學生Alex Krizhevsky 和Ilya Sutskever 整理的一個用於識別普適物體的小型資料集。白一共包含10 個類別的RG
ML之LS&OLS：LS&OLS演算法的簡介、論文、演算法的改進(最佳子集選擇法、前向逐步迴歸法)、程式碼實現等詳細攻略
ML之LS&OLS：LS&OLS演算法的簡介、論文、演算法的改進(最佳子集選擇法、前向逐步迴歸法)、程式碼實現等詳細攻略 LS&OLS演算法的簡介 OLS是在大約200 年前(1806年)由高斯（Gauss）和法國數學家阿德里安-
Dataset之LFW：LFW人臉資料庫的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略
LFW人臉資料庫的簡介 A database of face photographsdesigned for studying the problem of unconstrained face recognition.The data set contain
DL之Yolo系列：深度學習實現目標檢測之Yolo系列的論文簡介、概念理解、思路配圖等詳細攻略
DL之Yolo系列：深度學習實現目標檢測之Yolo系列的論文簡介、概念理解、思路配圖等詳細攻略 Yolo系列的論文簡介 1、Yolo V1簡介 2、Yolo V2簡介 3、Yolo V3簡介 &
Py之pyttsx：pyttsx/pyttsx3的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略
Py之pyttsx：pyttsx/pyttsx3的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略 pyttsx的簡介 PyTSX是一個支援Mac OS X、Windows和Linux上常見的文字到語音引擎的Python包。
Py之pyttsx：wxPython的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略
Py之pyttsx：wxPython的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略 wxPython的簡介 wxPython是Phoenix專案！Phoenix是改進的下一代wxPython，“比以前