Публикации по теме 'apc'


PCA и NMF: БЫСТРОЕ РУКОВОДСТВО.
PCA и NMF: БЫСТРОЕ РУКОВОДСТВО. Что такое PCA? Это метод уменьшения размеров. Это означает, что, учитывая набор данных с X функциями, он может уменьшить его до менее чем X функций, скажем, функций X-n, вновь созданные функции называются основными компонентами. Интуиция или цель здесь состоит в том, чтобы иметь N основных компонентов, которые могут объяснить дисперсию в наборе данных. Во-вторых, PCA выполняет декорреляцию и показывает нам направление дисперсии! PCA сообщает нам..
Важность методов выбора компонентов для моделей в машинном обучении
Следующая терминология используется в статье ниже особенности: их можно рассматривать как столбцы, используемые для прогнозирования целевой переменной. Можно использовать существующие функции в данных или создать или удалить функцию из существующих данных. модель: это математическая формула для вычисления и прогнозирования тенденции данных. Модели могут использоваться для прогнозирования целевой переменной регрессии (непрерывной) или классификации (дискретной). чрезмерная подгонка: это..
Копаем золото в наборах данных Airbnb
Какой смысл иметь квинтиллионы байтов данных, если мы не собираемся их использовать? Вам не нужно быть гением или экспертом в области обработки данных, чтобы делать с данными какие-то интересные вещи. Все, что вам нужно, - это немного владеть популярным языком, таким как Python, всемогущей поисковой системой Google и несколькими библиотеками с открытым исходным кодом, чтобы нанести некоторый ущерб. Тем не менее, я покажу вам, как мы можем обнаружить некоторые интересные вещи из..
Анализ главных компонентов - объяснение
Подробное теоретическое объяснение и пример scikit-learn Почему важен анализ главных компонентов? Данные стали более ценными, чем когда-либо, благодаря огромному прогрессу в области науки о данных. Наборы данных из реальной жизни обычно имеют много функций (столбцов). Некоторые функции могут быть неинформативными или коррелированными с другими функциями. Однако мы можем не знать этого заранее, поэтому стараемся собирать как можно больше данных. В некоторых случаях можно..
Анализ основных компонентов — поиск основных компонентов, дисперсии и стандартного отклонения…
Ссылка на программу и наборы данных приведена ниже Каковы основные компоненты? Основные компоненты представляют собой базовую структуру данных. Это направления с наибольшей дисперсией, направления с наибольшим разбросом данных. Существует несколько основных компонентов данных, каждый из которых представляет собой различную дисперсию данных. Они расположены в хронологическом порядке отклонения. Первый ПК будет собирать наибольшую дисперсию, т. е. большую часть информации о данных,..
Снижение размерности с помощью нейронных сетей
Сегодня я собираюсь поиграть с многомерными данными, нейронными сетями и TensorFlow . Задача состоит в том, чтобы визуализировать случайно выбранные данные из многомерного распределения Гаусса с использованием простого 2D-графика. Итак, в чем заключается уменьшение размерности? Представьте, что мы берем случайную выборку из четырехмерного векторного пространства: A = [1, 1, 1, 3], B = [1, 1, 2, 3], C = [1, 2, 2, 3] , D = [1, 2, 2, 2]. Точки четко различимы, но когда мы пытаемся..
Понимание SVD и PCA
Понимание SVD и PCA Нам не нравятся сложные вещи, нам нравятся краткие формы или шаблоны, которые представляют эти сложные вещи без потери важной информации, чтобы облегчить нашу жизнь. Когда мы имеем дело с матрицей (как инструментом сбора данных, образованных строками и столбцами) высокой размерности, есть ли способ облегчить понимание информации о данных и найти ее представитель более низкой размерности? Содержание: 1. Геометрическая интерпретация собственного разложения...