前言\(\quad\)在$《深度学习》^{[1]}$一书中，为说明LinearALgebra在深度学习中的作用，chapter2的最后一节引入了PCA的思想，并且为方便起见，提前给定了解码器的映射，即\(f(\mathbf{c})=\mathbf{Dc}\),其中\(\mathbf{D}\in\mathbb{R}^{n\timesl}\),那么相应的编码器的映射需

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留原数据的主要信息（方差）。1.PCA的核心思想目标：找到新的坐标轴（主成分），使得数据投影到这些轴上的方差最大化。主成分：数据的主要变化方向。第一个主

两种都是场景且古老的降维方法。主成分分析强调因子最大化地离散程度，从数据角度上的聚集程度，较难显示出业务上的含义。因子分析则强调因子相关性的聚集，降维后的结果更容易从业务角度进行解释和理解。   

    PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交

初次发布于我的个人文档。（每次都是个人文档优先发布哦）本文简要介绍一下主成分分析和因子分析的原理，但是不涉及具体代码实现。这是因为现在已经有很多现成的软件或库实现了这两个算法，读者只需要一两句简单的命令就可以使用了，所以没有必要在这里讲解。而且你可能会在PythonR

✅作者简介：2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。

实验二：逻辑回归算法实现与测试一、实验目的深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作

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一、问题背景在进行数据分析时，我们常常会遇到这样的情况：各个特征变量之间存在较多的信息重叠，也就是相关性比较强。就好比在研究一个班级学生的学习情况时，可能会收集到学生的语文成绩、数学成绩、英语成绩等多个特征变量。但往往会发现，语文成绩好的学生，数学和英语成绩也可能比

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加法时间序列模型是一种经典且广泛应用的时间序列分析方法，其原理主要基于将时间序列数据分解为几个相互独立的组成部分，以便更好地理解、分析和预测时间序列的特征和规律。以下是加法时间序列模型原理的详细阐述：一、模型定义加法时间序列模型假设时间序列数据Y[t]由四个基

目录一、主成分分析1、什么是主成分分析？2、什么是降维？3、如何进行主成分分析        1）数据标准化        2）计算协方差矩阵        3）计算特征值和特征向量        4）选择主成分        5）构建投影矩阵        6）数据降

文章目录一、简介1.意义2.PCA的应用3.PCA参数解释二、代码实现1.数据预处理2.主成分分析（PCA）3.数据划分4.模型训练与评估5.全部代码三、总结1.PCA的优点2.PCA的缺点一、简介1.意义PCA（主成分分析，PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据降维技术。它的主

前言-PREFACE面向业务目标从浩瀚的数据中挖掘出相关性最高的数据“灵魂”，简化数据处理，去除噪声，提高计算效率，是人工智能领域的主要课题。除了上篇文章提到的矩阵分解（矩阵分解找寻数据“灵魂”-线性代数（3））之外，主成分分析（PCA，principalcomponentsanalysis，也可以翻译为主成因分析）

加足马力，把名词的语法内容学完，前几篇我们讲过了名词的两个语法范畴——数和领属人称，这次我们把名词的最后一个语法范畴，也是内容最多的一个范畴学完——格。格表示该词在句子或词组中与其他实词相结合时的种种结构关系。格附加成分可直接接在词干后边，也可以递接在复数附加成分后边

这一篇学习一个新的语法概念——谓语性人称附加成分，有的语法书里把它分别当成名词和动词的语法范畴，有的语法书把它看作一个单独的语法概念，这里我们暂时选用后者（其实我觉得前者更方便理解和记忆）。在学习语法之前先学习一下人称代词，之前我们已经见过大部分了。https://youtu.be/6F

注：基于R语言的单车使用情况可视化分析为实验记录，存在不足，自行改进。一、提出问题（要解决或分析的问题）1、用户对共享单车的使用习惯，环境对共享单车运营带来的影响？2、共享单车的租赁量主要与哪些环境有关？二、数据来源及选取方法（数据完整可靠）        数

前两篇文章介绍了因子分析与主成分分析的原理与基本步骤。初次学习时，大家可能感觉这是两个基本相同的方法，但实际上两者间还是有一定差异的。这篇文章就带大家盘点一下两个方法间的异同。目的因子分析：旨在识别观测变量背后的潜在因素或结构，这些因素是不可观测的。它通常用