抛开涉及大量数统的模型分析和检验不说，你真的就能熟练应用线性回归了么?未必!“宝刀不老”的线性回归时至今日，深度学习早已成为数据科学的新宠。即便往前推10年，SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。为什么我们还需要线性回归呢?一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的
一.定义 主成分分析（principal components analysis)是一种无监督的降维算法，一般在应用其他算法前使用，广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构，提高分信息效率的目的。 通常，把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个成分都是原始变量的线性组合，且每个主成分之间互不相关，使得主成分比原始
这篇博客会以攻略形式介绍PCA在前世今生。 其实，主成分分析知识一种分析算法，他的前生：应用场景；后世：输出结果的去向，在网上的博客都没有详细的提示。这里，我将从应用场景开始，介绍到得出PCA结果后，接下来的后续操作。 前世篇 我们要先从多元线性回归开始。对图9-3作一下多远线性回归X1——总产值，X2——存储量，X3——总消费，Y——进口
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote一：引入问题 首先看一个表格，下表是某些学生的语文，数学，物理，化学成绩统计： 首先，假设这些科目成绩不相关，也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系，那么如何判断三个学生的优秀程度呢？首先我们一眼就能看出来，数学
原创
2019-01-10 20:01:00
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个人笔记，仅用于个人学习与总结 本文目录1. Pytorch的主要组成模块1.1 完成深度学习的必要部分1.2 基本配置1.3 数据读入1.4 模型构建1.4.1 神经网络的构造1.4.2 神经网络中常见的层1.4.3 模型示例1.5 模型初始化1.5.1 torch.nn.init常用方法1.5.2 torch.nn.init使用1.5.3 初始化函数的封装1.6 损失函数1.6.0 基本用法
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2023-07-05 12:41:09
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.09-principal-component-analysis.html主成分分析（principal component analysis,PCA）,无监督算法之一，PCA是一种非常基础的降维算法，适用于数据可视化、噪音过滤、特征抽取和特征工程等领域。1、主成分分析简介 主
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2023-10-31 15:37:25
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主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主成分，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。 主成分分析再说白点就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综
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2023-08-13 16:35:04
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主成分分析1简介在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
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2023-06-30 17:43:52
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用python实现主成分分析（PCA）python应用实例：如何用python实现主成分分析背景iris数据集简介算法的主要步骤代码实现查看各特征值的贡献率 python应用实例：如何用python实现主成分分析主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
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2023-09-05 09:41:47
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主成分分析：步骤、应用及代码实现。主成分分析(Principal Component Analysis)算法步骤：设有 m 条 n 维数据：将原始数据按列组成 n 行 m 列矩阵 X将 X 的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值求出协方差矩阵 求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前 k 行组成矩阵 PY=PX 即为降维到
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2023-08-06 09:49:31
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多元统计分析的过程包括:第一类：多变量分析过程，包括princomp(主成分分析)、factor（因子分析）、cancorr(典型相关分析、multtest（多重检验）、prinqual（定性数据的主分量分析）及corresp（对应分析）;
第二类：判别分析过程，包括discrim（判别分析）、candisc（典型判别）、stepdisc（逐步判别）
第三类：聚类分析过程，包括cluster（谱系
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2023-10-13 12:40:44
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
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2023-05-30 15:26:55
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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。# 用python实现主成分分析（PCA）
import numpy as np
from numpy.linalg import eig
from sklearn.datasets impor
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2023-05-26 16:43:27
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前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervised learning），这篇主成分分析（principal components analysis，简称 PCA ）和下一篇聚类分析（clustering）都是属于非监督学习（unsupervised learning）。之前 ISLR读书笔记十二 中已经提到过主成分这一概念。其主要目的是利用一小部分数据组合，尽可能多地体现这里的
文章目录写在前面一、PCA主成分分析1、主成分分析步骤2、主成分分析的主要作二、Python使用PCA主成分分析 写在前面作为大数据开发人员，我们经常会收到一些数据分析工程师给我们的指标，我们基于这些指标进行数据提取。其中数据分析工程师最主要的一个特征提取方式就是PCA主成分分析，下面我将介绍Python的sklearn库中是如何实现PCA算法及其使用。一、PCA主成分分析什么是PCA主成分分析
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2023-10-17 11:58:37
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pyTorch架构参考资料：主页 - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) 文章目录pyTorch架构torch是什么pytorch中的torchtorch.Tensortorch.Storagetorch.nn包含多种子类：容器(Containers):网络层：函数包：torch.nn.functional搭建好的网络：torch.autograd:to
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2023-07-07 11:29:54
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KPCA用非线性变换将输入数据空间映射到高维空间，使非线性问题转为线性问题，然后在高维空间中使用PCA方法提取主成分，在保持原数据信息量的基础上达到降维的目的。常用的核函数有以下几种：核函数化后的得到m*m的样本矩阵（m为样本个数）。用核函数将原始样本投射到高维空间，再用PCA进行降维。实现步骤：1. 将数据进行核函数化；2. 对核矩阵样本进行归一化；归一化方法如下：2. 之后用PCA进行降维实现
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2023-11-05 14:05:31
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主成分分析（PCA）可以用一个很形象的例子说明一下。请看下图： 例如在此坐标系下有这样几个点，现在是二维的，我们想把这些点都映射到一个一维的，看能不能降维。于是我们想找到这样如下图的一条线作为一维的坐标轴。使这些点都在这条线附近。 PCA的思想就是这样一个降维的思想，假设现在是n维的坐标系，我们想通过PCA的方法将其降维到m维坐标系上。一.为什么要用PCA进行降维？ 因为实际情况中我们的训练数
一、简介 这篇文章简单介绍了PCA的原理、思想和一些定义，本文将介绍如何用python进行PCA。二、实现2.1 标准化数据，方差为。from sklearn.preprocessing import StandardScaler
StandardScaler(*, copy=True, with_mean=True, with_std=True)使用说明：实例化：scaler = Standar
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2023-07-28 09:26:56
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主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。 PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程，计算原始数据在这些正交基上投影的方差，方差越大，就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。后面
