8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
降维是通过减少数据集的维度来简化数据的过程,而降维算法则是通过数学变换或特征选择,将这过程得以实现。在人工智能领域,我们常用的降维算法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、因子分析(FactorAnalysis)、局部线性嵌入(LLE)、等距映射(Isomap)、t-SNE、自编码器(Autoencoder)等。主成分分析(PCA)原理:PCA...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
常见的解决方法为通过PCA、t-SNE等技术将高维空间的权重降维至二维或三维,从而绘制一幅损失函数“地形图”。本研究采用PCA方法,绘制损失函数“地形图”,具体步骤如下:选取训练轨迹上验证集最优权重作为原点;对训练轨迹上的所有权重向量运用主成分分析,从中提取出两个主成分向量,分别作为二维图像的两个轴方向;...
AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...
包括去除噪声、填补缺失值、数据标准化等步骤。8、降维(DimensionalityReduction)降维是减少数据特征数量的过程,同时尽量保留重要信息。常用方法包括主成分分析(PCA)、t-SNE等。9、过拟合(Overfitting)过拟合发生在模型对训练数据过于敏感,以至于它无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。可以通过正则化、早停等手...
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
核PCA是一个两步的过程。首先核函数暂时将原始数据投影到高维空间中,在高维空间中,类是线性可分的。然后算法将该数据投影回n_components超参数(我们想要保留的维数)中指定的较低维度。sklearn中有四个核选项:linear’,‘poly’,‘rbf’and‘sigmoid’。如果我们将核指定为“线性”,则将执行正常的PCA。任...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
PCA的步骤如下:标准化数据:对原始数据进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算标准化后的数据的协方差矩阵。计算特征值和特征向量:对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和对应的特征向量。选择主成分:按照特征值的大小选择前k个特征向量作为主成分,其中k是降维后的维...
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
1.机器学习材料与化学应用的典型步骤1.1数据采集和清洗1.2特征选择和模型选择1.3模型训练和测试1.4模型性能评估和优化第三天(机器学习基础)理论内容1.决策树1.1决策树的原理1.2决策树分类2.集成学习方法2.1集成学习原理2.2随机森林
PCA-LSTM多变量回归预测 PCA降维结合LSTM神经网络预测算法
为了方便读者的理解和实践,下面详细介绍了PCA-LSTM算法的实现步骤:步骤1:导入数据集首先,将需要进行预测的多变量数据集准备好,并通过MATLAB中的相关函数将数据导入到程序中。步骤2:PCA降维利用MATLAB中的PCA函数对数据进行降维处理,得到降维后的数据集。通过指定主成分的数量,可以控制降维后的数据维度。步骤3...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
所以必须对原始数据点进行变换获得类似于对角矩阵的协方差矩阵。将矩阵转换成对角矩阵的过程称为对角化,它构成了主成分分析(PCA)背后的主要动机。PCA的工作原理1、标准化当特征以不同的单位度量时,对数据进行标准化。这需要减去平均值,然后除以每个特征的标准差。对具有不同尺度特征的数据进行标准化的失败可能导致...
哈工大硕士生用 Python 实现了 11 种经典数据降维算法,源代码库已...
PCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法,也是最基础的无监督降维算法,其目标是向数据变化最大的方向投影,或者说向重构误差最小化的方向投影。它由KarlPearson在1901年提出,属于线性降维方法。与PCA相关的原理通常被称为最大方差理论或最小误差理论。这两者目标一致,但过程侧重点则不同。
打破“维度的诅咒”,机器学习降维大法好
比如,“主成分分析”(PCA)是一种流行的降维算法,在简化机器学习问题方面有许多有用的应用。在优秀的《用Python进行机器学习(Hands-onMachineLearningwithPython)》一书中,数据科学家AurelienGeron展示了如何使用PCA将MNIST数据集从784个特征(28×28像素)减少到150个特征,同时保留了95%的方差。