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机器学习： 正如本文所讨论的，机器学习不过是一个研究领域，它允许计算机像人类一样“学习”而无需显式编程。
什么是预测建模： 预测建模是一个概率过程，允许我们根据一些预测变量来预测结果。这些预测变量基本上是在决定最终结果（即模型的结果）时发挥作用的特征。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-406209.html
降维是在保留尽可能多的信息的同时减少数据集中特征（或维度）数量的过程。出于多种原因，可以这样做，例如降低模型的复杂性、提高学习算法的性能或使数据更容易可视化。有几种降维技术，包括主成分分析 (PCA)、奇异值分解 (SVD) 和线性判别分析 (LDA)。每种技术都使用不同的方法将数据投影到低维空间，同时保留重要信息。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406209.html
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10.1 k k k 近邻学习 k k k 近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k k k 个训练样本，然后基于这 k k k 个“邻居”的信息来进行预测。 通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这
一、什么是特征降维 降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程 1、降维 降低维度 ndarry 维数：嵌套的层数 0维：标量，具体的数0 1 2 3... 1维：向量 2维：矩阵 3维：多个二维数组嵌套 n维：继续嵌套
「作者主页」： 士别三日wyx 「作者简介」： CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」： 对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》 提取的特征当中，有一些相关（相似）的 「冗余特征」 ，这种特征是没有必
在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性，从而增加了分析与建模的复
续上： 目录 4、聚类 5、降维 6、时间序列 三、无完美算法 往期精彩： 聚类即把相似的东西归在一起， 与 分类 不同的是#
作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪 大家好，我
使用混合高斯模型 GMM，计算如下数据点的聚类过程： (Data = np.array([1,2,6,7])) 均值初值为: (mu_1, mu_2 = 1, 5) 权重初值为: (w_1, w_2 = 0.5, 0.5) 方差: (std_1, std_2 = 1, 1) (K = 2) 10 次迭代后数据的聚类标签是多少？ 采用python代码实现： 聚类标签输出结果： [0 0 1 1] 也就是说，10 次
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🌈个人主页： Sarapines Programmer 🔥 系列专栏： 《人工智能奇遇记》 🔖墨香寄清辞：诗馀墨痕深，梦漫星辰寂。 曲径通幽意犹在，剑指苍穹气势立。 目录结构 1. 机器学习之PCA降维概念 1.1 机器学习 1.2 PCA降维 2. PCA降维 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容
