11月了，秋招已经开始了。不知最近有没有同学在投简历面试呢?回想起几年前我面试某大厂的时候，被问到了很多深度学习相关的知识，那时的我懂的不多，可以说是被面试官360度无死角蹂躏。那次面试，印象最深的是问了很多与卷积相关的问题，导致我后来工作一段时间看到卷积就时不时的去查些资

在这个短视频时代，无论你是专业的视频创作者还是普通网友，发布自己的短视频已经成为了一件再寻常不过的事情~为了让大家能够更方便地进行视频剪辑，各种简单易用的剪辑软件层出不穷，使得视频制作变得更加简单了。由于开发剪辑软件需要耗费大量时间和精力，因此许多剪辑软件都采

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个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview参考https://segmentfault.com/a/1190000042971576GeoHash原理以及代码实现_geohash编码-CSDN博客GeoHash代码实现--java_geohashjava代码示例-CSDN博客在线经纬度距离计算http://

flat()是JavaScript中的一个数组方法，用于将嵌套的数组“拉平”成一个新数组。该方法会递归地“降维”数组，直到指定的深度。语法：arr.flat(depth);depth：可选，表示嵌套数组的“深度”。默认为1。传入一个更大的值，数组会被拉平更多层级。如果传入Infinity，则会将所有嵌套的数

深度解析机器学习的四大核心功能：分类、回归、聚类与降维前言分类（Classification）：预测离散标签的艺术关键算法与代码示例逻辑回归支持向量机（SVM）回归（Regression）：预测连续值的科学关键算法与代码示例线性回归岭回归（RidgeRegression）聚类（Clustering）：无监督学习中的分组专家

公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个基于支持向量机SVM和PCA降维的人脸识别的实战案例，主要包含：人脸数据lfw数据集下载PCA降维基于SVM的分类模型构建模型分类预测结果可视化效果如下图：基于SVM和PCA算法的人脸识别使用数据为fetch_l

一、降维的概念    降维是一种减少数据集中特征数量的技术，目的是减少计算复杂性，同时尽量保留原始数据的重要信息。降维通常用于高维数据集，其中可能包含成千上万个特征。降维可以分为两类：一类是特征选择，指从现有特征中选择一个子集的过程，不创建新的特征；另一类是特征提

主成分分析(PCA)-MATLAB&Simulink-MathWorks中国构建相关系数矩阵或协方差矩阵两个变量的协方差\(cov(x,y)=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{n-1}\)协方差矩阵\(C=\begin{bmatrix}cov(x,x)&cov(x,y)\\cov(x,y)&cov(y,y)\end{bmatrix}\)

在这篇博客中，我们将探讨一个MATLAB代码示例，它展示了如何从Excel文件导入数据，进行模糊C均值（FCM）聚类，并通过2D和3D图形可视化聚类结果。让我们一步一步地深入这个过程！1.环境准备首先，我们需要清空工作环境，以确保没有旧变量干扰我们的结果。这可以通过以下几行代码实现：clear;cl

在这篇文章中我将介绍有关降维的一些东西，其中包括一些常见降维方法的概念、用途、优缺点以及python代码。一、概念降维是机器学习中常用到的一种技术，其用于减少数据集的维度，但又能保存数据集的重要信息，从而简化数据的处理，并提高计算效率、调高模型的性能以及方便可视化。二

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈Python机器学习⌋

PCA降维PCA是一种无监督降维算法，它是最常用的降维算法之一，可以很好的解决因变量太多而复杂性，计算量增大的弊端。本质上讲，PCA就是将高维的数据通过线性变换投影的方式映射到低维空间上去，并且保证在投影的维度上，原数据的信息量最大（损失最小）。PCA的具体步骤1.特征中心化。每一维

LDA降维LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析，是一种有监督的线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA的目标是将原始数据投影到低维空间，尽量使同一类的数据聚集，不同类的数据尽可能分散步骤：计算类内散度矩阵\(S_b\)计算类间散度矩阵\(S_w\)计算矩阵\(S_w^{-1}S_b\)对矩

降维算法0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是降维算法在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalCompon

本文讲解机器学习的降维部分，包括SVD(奇异值分解)。1.1降维概述1.1.1维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处

文章目录一、有监督学习（SupervisedLearning）1.定义2.特点3.应用场景4.常见算法：二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义2.特点3.应用场景4.常见算法三、有监督学习与无监督学习的区别有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种基本学习方式，它们在数据处理、模型

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

目录前言一、PCA1.PCA是什么？2.PCA的实现使用步骤3.PCA参数解释4.代码实现5.PCA的优缺点二、SVD1.SVD是什么？2.SVD的实现步骤3.代码实现总结前言        数据降维是将高维数据转换为较低维度的过程，同时尽量保留数据中的关键信息。这有助于减少计算复杂性

在数据分析和机器学习的广阔天地中，降维技术占据着举足轻重的地位。当我们面对高维数据时，不仅计算成本高昂，而且容易遭遇“维度灾难”，即随着维度的增加，数据的稀疏性和距离度量失效等问题愈发严重。为了克服这些挑战，各种降维技术应运而生，其中奇异值分解（SingularValueDecompositi

文章目录一、PCA降维简单介绍二、python中实现PCA降维函数的介绍三、代码实现四、PCA降维的优缺点一、PCA降维简单介绍PCA（主成分分析，PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据降维技术。它通过线性变换将原始数据转换到新的坐标系统中，使得任何投影的第一大方差