特征工程(五): PCA 降维

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特征工程系列之降维：用PCA压缩数据
引言降维是关于摆脱"无信息的信息"的同时保留关键点.有很多方法可以定义"无信息".PCA 侧重于线性依赖的概念.我们将数据矩阵的列空间描述为所有特征向量的跨度 ...
面向机器学习的特征工程六、降维：用 PCA 压缩数据集
来源:ApacheCN<面向机器学习的特征工程>翻译项目译者:@cn-Wziv 校对:@HeYun 通过自动数据收集和特征生成技术,可以快速获得大量特征,但并非所有这些都有用.在第 3 ...
特征工程：PCA主成分分析（实例）
1.特征转换的介绍样本特征只能从原始数据集中选择吗? 答案是否定的. 我们可以对原有特征进行组合,转化和提取获取新的特征. 其实生活中有很多这样的例子比如: 从三维空间到二维平面 ->用单个摄 ...
特征工程之PCA降维（主成分分析）总结
目录 1.PCA是什么 2. 算法思路详细推算特征值分解优缺点参考链接: 1.PCA是什么 PCA是什么? PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分 ...
【特征工程】呕心之作——深度了解特征工程
[博客地址]:https://blog.csdn.net/sunyaowu315 [博客大纲地址]:https://blog.csdn.net/sunyaowu315/article/details/ ...
python数据分析及特征工程（实战）
python数据分析及特征工程(实战) 1.数据分析 1.1单属性分析 1.1.1 异常值分析 1.1.2 分布分析 1.1.3 对比分析 1.1.4 结构分析 1.2多属性分析 1.2.1假设检验 ...
[特征工程系列一] 论特征的重要性
满打满算,还有十天左右就要过年了,这些天大家或多或少都有点浮躁.反过来想,趁大家都懈怠的时候,正是学习的最佳时机.趁着这几天,也给自己加点码,去认真的再看一下特征工程.我给自己列了下面的这一份学习清单 ...
【机器学习入门】(12) 特征工程：特征选择、数据降维、PCA
各位同学好,今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维.内容有: (1)过滤选择:(2)数据降维PCA:(3)sklearn实现那我们开始吧. 一个数据集中可能会有以下问题: ( ...
【完结篇】专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：特征降维
作者:陈颖祥.杨子晗编译:AI有道经过数据预处理和特征选择,我们已经生成了一个很好的特征子集.但是有时该子集可能仍然包含过多特征,导致需要花费太多的计算能力用以训练模型.在这种情况下,我们可以使用 ...
机器学习-特征工程中的特征降维
对于一个机器学习问题,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.由此可见,数据和特征在模型的整个开发过程中是比较重要.特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为 ...

特征工程(五): PCA 降维

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