♚
豌豆花下猫，某985高校毕业生， 兼具极客思维与人文情怀 。专注python技术、数据科学和深度学习，力图创造一个有趣又有用的学习分享平台。上个月，有同学问了个题目，大意可理解为列表降维 ，例子如下：oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]]
# 想得到结果：
newlist = [1, 2, 3, 4, 5]原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值
通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（Dimensionality Reduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。目前，主要降维方法有：主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)、
高维数据降维之线性判别分析 LDA高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量，例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为：特征选择 和 特征提取特征选择：是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量；特征提取：是去掉原来的数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征。降维的过程是通过对输入的原始数据特征进行学习，得到一个映射函数，实现将输入样本映射后到低
本文先导：在我们平时看NBA的时候，可能我们只关心球员是否能把球打进，而不太关心这个球的颜色，品牌，只要有3D效果，看到球员扣篮的动作就可以了，比如下图：如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理，会有几千维甚至几万维的数据要计算，计算量很大。而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题，所以必须对此类数据降维，这样会使处理数据更加轻松。这个在人脸识别中必须要降维，因为我们在做特征提取的
import numpy as np 第一步：原始值X10.92.41.20.50.31.80.50.32.51.3X212.61.70.70.71.40.60.62.61.1 第二步：计算平均值=1.17，np.mean(x1)=1.1700000000000002=1.3, np.mean(x2)=1.3 第三步：X1 - ，X2 - ，得到如下表格X110.9-=-0.272.4-=1.2
转载
2016-08-18 21:51:00
89阅读
三级火箭 - 降维打击 降维打击：来自三体，四维生物自己降一个维度后，打击四维空间，让整个空间都降维，其他四维生物就被压扁了，而且对方无能为力。例如：安全市场以前是通过手年费的商业模式，360把这个维度去掉了（免费），同时过的很好，却让对方没法过了。线上电商对线下电商的去空间化也属于降维打击。降维的操作：主要是搞清自己现存市场的商业模式的关键点，保证去掉一个或多个后，自己可以有存活空间，从而改变市
# 如何实现Python 2维数组循环
## 概述
在Python中实现2维数组的循环可以通过嵌套循环来实现，分别对行和列进行循环操作。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何实现Python 2维数组的循环，并通过步骤展示整个流程。
## 流程步骤
下表展示了实现Python 2维数组循环的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个二维数组 |
| 2
持续集成（CI）作业会生成大量数据。当一个作业失败时，弄清楚出了什么问题可能是一个繁琐的过程，它涉及到调查日志以发现根本原因 —— 这通常只能在全部的作业输出的一小部分中找到。为了更容易地将最相关的数据与其余数据分开，可以使用先前成功运行的作业结果来训练 Logreduce 机器学习模型，以从失败的运行日志中提取异常。此方法也可以应用于其他用例，例如，从 Journald 或其他系统级的常规日志文
# 如何在Python中实现三维散点图添加图例
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中实现三维散点图添加图例。对于刚入行的小白来说，这可能是一个挑战，但是通过本文的指导，你将轻松掌握这个技巧。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤，你可以根据以下表格来进行操作：
```mermaid
journey
title 整体流程
sec
# Python如何输出向量维数
## 引言
在数据分析和机器学习中，向量是一种基本的数据结构。向量是一个有序的元素集合，可以表示为一个列表或数组。在某些情况下，我们需要知道向量的维数，即向量的长度或元素的个数。本文将介绍如何使用Python来输出向量的维数，并提供了代码示例。
## 解决方案
要输出向量的维数，我们可以使用Python内置的len()函数来计算列表或数组的长度。下面是一个简单
本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量，获得降维结果。 实验数据数据data.txt使用[2]中编写的数据，以下是部分数据截
转载
2023-08-10 11:37:47
206阅读
PCA算法的步骤① 样本矩阵X的构成假设待观察变量有M个属性，相当于一个数据在M维各维度上的坐标，我们的目标是在保证比较数据之间相似性不失真的前提下，将描述数据的维度尽量减小至L维(L样本矩阵X在这里用x 1 ,x 2 ,…,x N 共N个数据(这些数据都是以列向量的形式出现)来表示，那么X=[x 1 x 2
## Python计算太阳赤纬的方案
太阳赤纬是一个天文学上的重要参数，它反映了太阳在天球上相对于赤道的位置。在天文学应用、气象学研究以及太阳能发电等领域，了解太阳赤纬对于计算太阳辐射和其他相关应用至关重要。本文将介绍如何使用Python来计算太阳赤纬，并提供具体的代码示例。
### 什么是太阳赤纬？
**太阳赤纬（Declination of the Sun）**是太阳在天球上的位置角，其
重构背景及原因 最近由于项目组的人员在不断扩充，导致项目中代码风格各异，大有百花齐放甚至怒放之势。考虑到团队的生存与发展，经过众人多次舌战之后，最终决定项目组根据业务分成几个小分队，以加强团队管理与提高效率，同时也能培养阶梯人才。各个小分队为了“统一”代码风格，提高成员的代码能力以便最终能提高项目代码质量，减少以后的维护成本，最终决定“每日”进行小组内的代码走查/审查（Code Review），
转载
2023-08-08 11:54:59
176阅读
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
转载
2023-08-26 19:58:51
352阅读
作者: 郗晓琴 熊泽伟今天这篇文章是介绍目前前沿好用的一种降维可视化算法：t-SNE,并且附带python的实际例子加以讲解。t-SNE是什么技术我们直接开门见山好了，第一件事：什么是t-SNE？t-SNE的全称叫做t分布式随机邻居嵌入（t-SNE）。该算法是一种非监督的非线性技术，主要用于数据探索和可视化高维数据。简而言之，t-SNE为我们提供了数据
转载
2023-08-09 19:41:45
109阅读
网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。所谓降维，即用一组个数为 d 的向量 Zi 来代表个数为 D 的向量 Xi 所包含的有用信息，其中 d<
转载
2023-08-15 17:18:52
100阅读
数据降维概述1.数据降维概述所谓的数据降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中，可以解决大规模特征下的数据显示问题，使得数据集更易使用，降低后续算法的计算，消除噪声影响并使得结果更易理解。 数据降维的方法有很多，可从线性或非线性角度对其简单分类。 线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系，主要包括主成分分析(Principal Compone
1 基于特征选择的降维特征选择是在数据建模过程最常用的特征降维手段，简单粗暴，即映射函数直接将不重要的特征删除，不过这样会造成特征信息的丢失，不利于模型的精度。由于数据的Fenix以抓住主要影响因素为主，变量越少越有利于分析，因此特征选择常用于统计分析模型中。1.1特征选择的方法过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。包装法(Wr
Python中T-SNE实现降维 from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
X_tsne = TSNE(
转载
2023-05-30 19:50:27
88阅读
