python数据分析之主成分分析

python数据分析之主成分分析

主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤: 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷
Python160
python数据分析之主成分分析

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主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤: 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷
Python120
python数据分析之主成分分析

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主成分分析,又称PCA,是指将多个变量通过线性变换以后选出较少个重要变量的一种多元统计方法。 主成分分析计算步骤: 1、计算协方差矩阵 2、求出相应的特征值及相应的正交化单位向量 3、选择主成分 4、计算主成分载荷
Python430
怎么用python调取一个人脸识别 api

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必备知识Haar-like通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想
Python120
基于python的prosper借贷平台之数据分析

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项目介绍:p2p 借贷业务具有门槛低,渠道成本低的特性,风险防控对于出借企业来说非常重要。本项目需要 从大量借贷者的数据集中分析出容易违约和不容易违约的人群画像特征,以给业务做贷前决策使 用。同时使用机器学习算法,实现自动识
Python200
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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ID3算法介绍ID3算法全称为迭代二叉树3代算法(Iterative Dichotomiser 3)该算法要先进行特征选择,再生成决策树,其中特征选择是基于“信息增益”最大的原则进行的。但由于决策树完全基于训练集生成的,有可能对训练集过于“
Python350
为什么我不喜欢Go语言式的接口

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所谓Go语言式的接口,就是不用显示声明类型T实现了接口I,只要类型T的公开方法完全满足接口I的要求,就可以把类型T的对象用在需要接口I的地方。这种做法的学名叫做Structural Typing,有人也把它看作是一种静态的Duck Typi
Python180
librosa音频处理教程

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Librosa是一个 Python 模块,用于分析一般的音频信号,是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库,根据网络资料以及官方教程,本文主要总结了一些重要且常用的功能。 IPython.display.Audio 可以让我们
Python170
PCA(主成分分析)python实现

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回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a
Python350
librosa音频处理教程

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Python120
推荐算法之—FM

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FM即Factor Machine,因子分解机 1)、特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能忽略掉特征与特征之间的关联信息,一次可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果。 2)、高维
Python170
python逻辑回归怎么求正系数

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Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种:1. 使用线性模型的求解方法:可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数,调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法:可以自己实现梯度
Python330
python逻辑回归怎么求正系数

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Python190
如何用pca做人脸识别 python实现

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基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性
Python160
基于R语言的分类、聚类研究

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1.所有在对iris数据集分(聚)类研究中,setosa均可以完全正确分(聚)类,而另外两类则会出现不同程度的误差,这也是导致整个研究模型出现误差的原因; 2.在使用的三种分类研究方法中,决策树模型的效果最优,因此可以使用该方法进行鸢尾
Python360
用python实现红酒数据集的ID3,C4.5和CART算法?

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Python250