QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
由于线性模型的计算过程依赖于染色体长度,因此需要采用降维方法进行数据预处理,统一不同染色体的尺寸。通过主成分分析(PCA)降维处理后,权重参数共享的线性模型在三种细胞系中的CNV预测准确率分别为39.83%、68.94%和51.46%,准确率明显低于使用独立线性模型的预测效果(97.99%、95.20%和97.64%)。结果表明,每个染色体中均存在...
小米申请音频数据处理专利,能够提高AVS编码器中PCA模块数据降维的...
小米申请音频数据处理专利,能够提高AVS编码器中PCA模块数据降维的精准度金融界2023年11月23日消息,据国家知识产权局公告,北京小米移动软件有限公司申请一项名为“音频数据处理方法、装置、芯片以及电子设备”,公开号CN117099160A,申请日期为2023年6月。专利摘要显示,本公开提出了一种音频数据处理方法、装置、芯片以及...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
如果说,降维是一个目标,那么降维算法就是达到目标的具体技术或方法。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)...
机器学习中7种常用的线性降维技术总结
1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的降维技术,用于将高维数据集转换为低维表示,同时保留数据集的主要特征。PCA的目标是通过找到数据中最大方差的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标...
8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征
作为一种降维技术,PCA应该用于压缩数据集而不是扩展它。PCA可以提取一些潜在特征,这些特征是影响您的数据的隐藏或潜在因素。例如有一个图像数据集,可以使用PCA来找到代表图像中对象的形状、颜色或纹理的特征。这些潜在特征可以帮助您更好地理解数据并改进机器学习模型。
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|...
数据预处理涉及清洗、转换和标准化数据,以供机器学习模型使用(www.e993.com)2024年10月18日。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)...
将多模态大模型稀疏化,3B模型MoE-LLaVA媲美LLaVA-1.5-7B
对text和image所有激活的通路,该研究采用PCA降维得到主要的10条通路,如图8所示。研究团队发现对于某个未见的texttoken或imagetoken,MoE-LLaVA始终偏向于派发专家2和3来处理模型深层。专家1、4倾向于处理初始化的token。这些结果能够帮助我们更好地理解稀疏模型在多模态学习上的行为,...
三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
主成分分析(PCA)是一种广泛应用于数据分析和机器学习的降维技术。它的主要目标是将高维数据转换为低维表示,捕获最重要的信息。我们的目标是识别数据集中的模式,所以希望数据分布在每个维度上,并且在这些维度之间是有独立性的。方差作为可变性的度量标准,本质上量化了数据集分散的程度。用数学术语来说,它表示与平均...
PCA-LSTM多变量回归预测 PCA降维结合LSTM神经网络预测算法
PCA-LSTM多变量回归预测(Matlab)PCA降维结合LSTM神经网络预测算法,程序注释清楚,直接运行出结果。更换数据集简单,直接运行即可1.data是数据集2.PCALSTM是程序文件;3.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行4.所有程序都经过验证,保证可以运行标题:PCA-LSTM多变量回归预测算法及其在MATLAB中的应用摘要:本文介绍...
PCA不适用于时间序列分析的案例以及如何对时间序列进行线性降维
在大部份情况下我们都可以使用PCA进行线性降维。从图像处理到非结构化数据,无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解(DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。DMD结合了两个世界中的优点:PCA和...