1.目标： 将目标的（）维表示特征的向量降为（）维，。2.输入数据： ，其中为（）维表示第个目标特征的向量，我们将每一个目标看作维空间中的一个点，那么为空间中第个点的坐标。3.输出数据： &
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingBERT模型是来自Transformers的双向编码器表示。Bert是从未标记的文本中在所有层共同训练左、右上下文，旨在预训练双向深层表示。因此，仅增加一个额外的输出层就而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改可就以对经过预训练的BERT模
1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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目录1. 降维简介2. 降维模型2.1 PCA2.2 LDA3. 总结与分析1. 降维简介降维就是将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中去， 实现数据压缩、数据可视化、减少特征维度等。降维其实可以分为特征抽取和特征选择，特征抽取后的特征是原来特征的一个映射；特征选择后的特征是原来特征的一个子集。本文介绍特征抽取的两种方式：一种是无监督的主成分分析（Principle Components A
文章目录一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的2、二维特征矩阵降维的一般过程3、PCA降维与特征选择的不同二、 PCA与SVD1、重要参数n_components2、迷你案例：高维数据的可视化（鸢尾花）3、最大似然估计自选超参数4、按信息量占比选超参数5、分析计算过程（以啤酒消费为例子）6、SVM,SVR,SVC的区别7、特征值与奇异值分解8、案例：猩猩图片处理 一、PCA降维1、降维究竟是怎样
嵌入（Embedding）在机器学习和自然语言处理中是一种表示离散变量（如单词、句子或整个文档）的方式，通常是作为高维向量或者矩阵。嵌入的目标是捕捉到输入数据中的语义信息，使得语义相近的元素在嵌入空间中的距离也比较近。例如，在自然语言处理中，词嵌入是一种将单词或短语从词汇表映射到向量的技术。这些嵌入向量捕捉了词汇之间的语义和语法关系。例如，词嵌入可以捕捉到"king"和"queen"，"man"和
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2024-03-26 23:07:56
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前几个章节我们将了机器学习的基础知识以及数据预处理和特征选择，本章节我们将讲述数据降维，在次之前，首先我们要明白为什么要进行数据降维操作？加快运算速度有利于防止过拟合（但防止过拟合最好的方法却是正则化）减少用来存储数据的空间2.3数据降维当特征选择完成之后，可以直接训练模型，但是可能由于矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也就必不可少了。数据降维可以保证原始数据信息量没有
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2024-04-23 08:40:52
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Isomap Embedding 等距特征映射是一种新颖,高效的非线性降维技术,它的一个突出优点是只有两个参数需要设定,即邻域参数和嵌入维
原创
2024-05-19 21:04:31
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目录主成分分析--PCA数据规约产生更小但保持数据完整性的新数据集。在规约后的数据集上进行数据分析和挖掘将更有效率。机器学习领域中所谓的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。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。
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2023-06-01 11:46:23
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降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。当数据量比较大的时候，可以通过降纬的方式来处理，常见的降纬方法有主成分分析(PCA)、因子分
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2023-08-14 14:36:55
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降维降维的意义降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性少量切具有代表性的数据将大幅缩减挖掘所需的时间降低存储数据的成本需要降维的情况维度灾难。很难有一个简洁的模型在高维空间中依旧具有鲁棒性，而随着模型复杂度的增加，为保证结果同样的精度和准确性，所需要的数据也需要极大增加，而高维空间的数据本身具备稀疏性，可想而知如果真要这么做，需要的数据是难以估计的。当然并不是所有的高维空间都不好，比如核方
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2024-03-03 15:40:19
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昨天我分享一篇使用逻辑回归（LogisticRgression）算法识别图片中手写数字的文章《机器学习之识别图片中的数字》，当使用大规模数据MNIST时，使用不同的solver，训练模型的时间相差近60倍（65sVS3840s）。实际上提高训练速度，除了改变LogisticRgression模型中的solver参数，还可以通过降低数据维度来加速训练过程。本文将使用主成分分析（PrincipalCo
原创
2021-01-03 23:00:16
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# 降维模型：Jupyter 中的机器学习实践
在机器学习领域，降维是一个重要的预处理步骤。它的目的是减少数据集中的特征数量，帮助我们更好地理解数据，同时提高算法的效率。本文将介绍降维的概念及其在 Jupyter Notebook 环境中的实现，尤其通过主成分分析（PCA）和t-SNE（t-分布邻域嵌入）来展示不同的降维技术。
## 什么是降维？
降维是指将高维数据通过某种算法转换为低维数据
上一篇文章，我们介绍了SNE降维算法，SNE算法可以很好地保持数据的局部结构，该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性，通过最小化条件概率 pj|i 与 pi|j 之间的 KL-divergence，将数据从高维空间映射到低维空间。
Symmetric SNE
SNE算法利用的是条件概率，我们也可以利用联合概率，衡量两个空间 与 的联合概率分布的 KL-divergence，假设
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2017-01-18 16:02:00
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Introduction
在计算机视觉及机器学习领域，数据的可视化是非常重要的一个应用，一般我们处理的数据都是成百上千维的，但是我们知道，目前我们可以感知的数据维度最多只有三维，超出三维的数据是没有办法直接显示出来的，所以需要做降维的处理，数据的降维，简单来说就是将高维度的数据映射到较低的维度，如果要能达到数据可视化的目的，就要将数据映射到二维或者三维空间。数据的降维是一种无监督的学习过程，我们可
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2017-01-18 09:22:00
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本教程基于官方文档，探讨如何利用PyTorch预训练模型进行模型微调和特征提取，主要使用torchvision模型进行微调（也可以尝试torch.hub加载模型进行微调），所有使用的预训练模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本文所涉及的卷积神经网络结构均为近些年最为经典的网络模型，并通过微调的方式使其适用于新的图片分类任务。在本文中，我们将执行两种类型的迁移学习：模型微调和
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2024-01-02 09:29:37
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LLE局部线性嵌入，Locally Linear Embedding（LLE）是另一个功能强大的非线性降维（nonlinear dimensional reduction，NLDR）技术。它是一个流形学习技术，并不基于投影。简单地说，LLE工作的方式是：首先衡量每个训练实例与它最近的邻居们（closest neighbors，c.n.）的线性相关程度，然后在这些局部关系可以得到最好地保存的情况下，
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2024-03-19 10:28:42
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本周关于降维的学习主要分为五类：PCA、LDA、LLE、tSNE、ISOMAP 来进行学习 首先自己的任务是：tSNE的学习 （一）降维的基本知识点总结 1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。 （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA ②基于特征值的方法：IS
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2024-04-08 08:25:43
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单细胞RNA降维之UMAPUMAP首先，UMAP是一种非线性降维的算法，相对于t-SNE，UMAP算法更加快速 该方法的原理是利用流形学和投影技术，达到降维目的 首先计算高维空间中的点之间的距离，将它们投影到低维空间，并计算该低维空间中的点之间的距离。然后，它使用随机梯度下降来最小化这些距离之间的差异。比方说，图中两个黑点，若考虑直线距离，那么这两个黑点之间距离很相近 如果放到流形学上，那么这两个
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2023-10-11 22:56:28
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特征降维方法包括：Lasso，PCA，小波分析，LDA(Linear Discriminant Analysis线性判别分析)，LDA(Latent Dirichlet Allocation潜在狄利克雷分配)，奇异值分解SVD，拉普拉斯特征映射，深度学习SparseAutoEncoder，局部线性嵌入LLE，等距映射Isomap，word2vec。1. LASSO通过参数缩减达到降维的目的。LAS
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2024-05-09 12:41:25
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