一、介绍本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。考虑这样一个例子，我们有一些图片，每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点，我们首先需要考虑猫、狗的量化特征，这样分类器算法才能利用这些特征对图片进行分类。例如我们可以通
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2022-09-22 14:18:40
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1介绍本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个
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2021-07-16 14:37:34
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文自 | 深度学习专栏1介绍本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例...
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2021-07-12 15:50:43
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本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。
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2021-07-13 14:26:52
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一.引言 这里我们将要讨论所谓的“维数灾难”，同时结合过拟合现象来解释它在分类器学习中的重要性。 举一个分类应用的简单例子，假设我们有一系列的图片，每张图片的内容可能是猫也可能是狗；我们需要构造一个分类器能够对猫、狗自动的分类。首先，要寻找到一些能够描述猫和狗的特征，这样我们的分类算法就可以利用...
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2014-08-29 18:46:00
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子系统九：缓慢变化维管理系统ETL结构中最为重要的元素之一是实现缓慢变化维度(Slowly Changing Dimension , SCD)。这里简单对缓慢变化维的几种处理方式做下总结，数据僧在之前的文章中有详细介绍缓慢变化维。SCD1：重写；在已有的维度行中重写一个或多个属性。SCD2：增加新行；复制先前维度行的版本，从头开始建立新行。SCD3：增加新属性；在原列中添加新增的值，将已经存在的列
像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。 常见的算法包括：主成份分析，偏最小二乘回归， Sammon映射，多维尺度, 投影追踪等。 from __
原创
2021-07-23 15:34:37
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维度维度有一维，二维直到多维，人类能够触及到的最大维度只有三维。不同情形下，维度代表的意义也不相同。类型含义数组（Series）维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字就是几维图形（graphic）维度是图像中特征向量的数量1.数组中的维数对于数组来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。 除了索引以外的数据，维数分为：维数说明一维无行列之分
目录【超详细】output level 和 pull up/ pull down 的真正区别1. Output Level2. Pull up/ Pull down3. 两者的区别1）对于Output口来说2）而对于Input口来说总结参考资料 【超详细】output level 和 pull up/ pull down 的真正区别今天在使用stm32f103c8t6，利用GPIO口实现开关信号
在日常建模场景中，针对样本数据的特征工程处理，我们往往会实施特征衍生，尤其是面向特征变量较少的情况，特征变量池的扩展已经成为一个必然步骤。但是，对于特征衍生的处理，我们需要适当把握一个平衡点，也就是性能与效率要相对合理。特征衍生的对建模的有效性是毋庸置疑的，但是一味的扩大增加特征字段数量，会逐渐影响特征进一步处理的性能与效率，需要耗费较大的资源与时间，例如特征筛选、特征分析、模型训练等环节。 对于
问题引入机器学习中经常会遇到维度灾难这个话题吗，那么啥是维度灾难，如何避免维度灾难呢？问题解答什么是维度灾难？维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。在机器学习的建模过程中，通常指的是随着特征数量的增多，计算量会变得很大，如特
原创
2021-01-29 19:47:55
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# 机器学习输入维度不固定的实现方法
## 1. 流程概述
要实现机器学习输入维度不固定的功能，我们可以通过以下步骤来完成：
```mermaid
journey
title 机器学习输入维度不固定实现流程
section 数据处理
清洗数据 -> 标准化数据 -> 划分训练集和测试集
section 模型构建
定义模型 -> 编译模型
前言这部分内容理论部分来自于教材。出乎我意料的是，排序算法，再怎么变，基本都是，只有快排和推排序法，因为一些巧妙的设计，稍微有了提升。这篇博客会增加各种排序法对同一组数据排序的比较。使用运行时间来比较，应该是最直观的方式。理论分析准备知识衡量一个算法的优劣，一般是从时间和空间两个维度（这正是程序优化要协调的两个维度。时间维度，一般考虑计算复杂度，用， 等来衡量空间维度，一般考虑对计算机内存及其他资
在深度学习中，“维度”指的是数据的结构或数组的每个轴的长度。每个维度表示数据的不同特征或轴。为了更好地理解维度，我们可以通过一些示例来说明。1. 一维数据示例: 向量[2, 4, 6, 8]维度: 1（这是一个一维数组）长度: 4（数组中有4个元素）2. 二维数据示例: 矩阵[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]维度: 2（这是一个二维数组）形状: (3
输入输出维度 在本节的博客中将整理对于输入输出维度的相关认识，总结如下： 在之前发布的博客《PyTorch深度学习实践——反向传播》中谈到了自己对于一个模型输入的维度认识：不同的维度类似于不同的属性，从不同的方向上来描述一个模型，使得模型愈加的丰满具体。
使用机器学习时，你是不是经常因为有太多无关特征而导致模型效果不佳而烦恼？而其实，降维就是机器学习中能够解决这种问题的一种好方法。知名科技博主Ben Dickson对此进行了探讨，并在TechTalks上发表了博客《机器学习：什么是降维》，本文的编译整理已受到Ben Dickson本人授权。他指出，机器学习算法因为能够从具有许多特征的数据集中找出相关信息而大火，这些数据集往往包...
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2021-06-01 18:05:20
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在学习ndarray数组时，笔者对ndarray数组的两个概念——维度、轴产生了疑惑，故查阅资料仔细理解了一下，现将笔者的理解整理如下，如有不当之处欢迎指正。在前面我们定义或产生多维数组时，例如我们使用a=np.arange(24).reshape(2,4,3)这一行语句生成一个shape为(2,4,3)的多维数组，维度的概念该如何理解呢？首先shape这一属性是描述ndarray数组每一维度的数
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2023-08-10 18:50:47
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1.问题描述泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震撼了国际社会，并导致了更好的船舶安全条例。海难导致生命损失的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员。虽然幸存下来的运气有一些因素，但一些人比其他人更有可能生存。在本次实验中，请利用所学方法对历史数据进行全面地可视化
