请简述机器学习中降维算法的作用 相关知识点: 试题来源: 解析 主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法,可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。 ★难度:易 参见章节:第8章 第1节 考核知识点:MLlib算法库简介 试题解析: (四)、解答题...
百度试题 题目中国大学MOOC: 降维算法的作用是降低样本数量,提高样本质量 相关知识点: 试题来源: 解析 错 反馈 收藏
1、有助于数据压缩,从而减少存储空间。 2、减少了计算时间。 3、有助于删除冗余功能。 降维的缺点 1、可能会导致一些数据丢失。 2、PCA倾向于发现变量之间的线性相关性,这有时是不可取的。 3、在均值和协方差不足以定义数据集的情况下,PCA会失败。
这就是PCA降维的基本思想。 在实际操作中,PCA通过计算数据的协方差矩阵和该矩阵的特征值和特征向量来实现降维。特征值大的特征向量对应的是数据中变化大(信息多)的方向,而特征值小的特征向量对应的是数据中变化小(信息少)的方向。PCA降维就是保留那些特征值大的特征向量,去掉特征值小的特征向量,从而实现降维。(至...
机器学习降维算法一:PCA(主成分分析算法) 引言: 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...
降维算法的作用是降低样本数量,提高样本质量暂无答案更多“降维算法的作用是降低样本数量,提高样本质量”相关的问题 第1题 下面关于规范规约的说法,不正确的是( ) A、每一步规约的都是句柄 B、是最右推导的逆过程 C、是最左规约 D、每一步规约的都是最左边的终结符 点击查看答案 第2题 系统变量这是固定用途...
所以，t-SNE算法可以很好的用来进行数据降维和可视化展示。
T-SNE的主要作用是可视化数据。T-SNE是超参数敏感的降维算法，因此需要交互调整参数以达到较好的效果。
降维是手段,认识数据是目的。 较近两年 t-SNE 在生物行为学有 些优秀的应用。我认为类似的分析思想和技术将在动物行为的神经基础这 领域起到革命性的作用。 对动物行为的研究,历史上 直局限于两类: 精确测量的 ... 降维是手段,认识数据是目的。
GBDT：梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一。GBDT可以用于分类也...