ML之DR之PCA：利用PCA对手写数字图片识别数据集进行降维处理(理解PCA) / 开普饭

主成分分析是提高机器学习算法处理大量数据和特征的性能的最常用方法之一.然而,有时PCA可能太复杂,太技术化,甚至太乏味,无法正确理解基本原理,因此,我决定写这篇文章,以实际的方式阐明每一步,并易于初学 ...

PCA是Principal components analysis的简称,叫做主成分分析,是使用最广泛的降维算法之一.所谓降维,就是降低特征的维度,最直观的变化就是特征的个数变少了.当然,不同于特征筛 ...

陈雷慧(豆苗) 淘系技术简介根据机器学习的任务或应用情况的不同,我们通常把机器学习分为三大类: 1.监督学习(Supervised Learning,SL),这类算法的工作原理是使用带标签的训练数 ...

更多技术,第一时间送达 Evoked结构 Evoked potential(EP)诱发电位或诱发反应是指在出现诸如闪光或纯音之类的刺激后,从人类或其他动物的神经系统,特别是大脑的特定部分记录的特定模式 ...

为什么需要降维? 高维机器学习数据集是具有大量列(或变量)的数据集.高维机器学习数据集对计算提出了相应的挑战.通常变量(或称为特征)是相关的.我们希望找到一个变量子集来表示数据中相同级别的信息,或者在 ...

ML之SVM:利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能输出结果设计思路核心代码 estimator = PCA(n_components=20) ...

ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类输出结果设计思路核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_ ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

PyTorch之LeNet-5:利用PyTorch实现最经典的LeNet-5卷积神经网络对手写数字图片识别CNN 训练过程代码设计 #PyTorch:利用PyTorch实现最经典的LeNet卷积神经 ...

ML之SVM:基于SVM(支持向量机)之SVC算法对手写数字图片识别进行预测输出结果设计思路核心代码 X_train = ss.fit_transform(X_train) X_test = s ...

TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线输出结果设计代码 import tenso ...

TF之DNN:利用DNN[784→500→10]对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程输出结果案例理解DNN过程思路 1.一张图像数组形状的变化: ...

DL之DNN:利用DNN算法对mnist手写数字图片识别数据集(sklearn自带,1797*64)训练.预测(95%) 数据集展示先查看sklearn自带digits手写数据集(1797*64) ...

ML之DR之PCA：利用PCA对手写数字图片识别数据集进行降维处理(理解PCA)