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    加速梦想,百万产品免费

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    专题 | 特征工程简介 (文末免费AI币)

    降维是指把原始高维空间的特征投影到低维度的空间,进行特征的重组,以减少数据的维度。...1.主成分分析法 主成分分析法(PCA)是最常见的一种线性降维方法,其要尽可能在减少信息损失的前提下,将高维空间的数据映射到低维空间中表示,同时在低维空间中要最大程度上的保留原数据的特点。...它的基本步骤大致如下: (a)数据中心化(每个特征维度减去相应的均值) (b)计算协方差矩阵以及它的特征值和特征向量 (c)将特征值从大到小排序并保留最上边的N个特征 (d)将高维数据转换到上述N个特征向量构成的新的空间中...此外,在把特征映射到低维空间时要注意,每次要保证投影维度上的数据差异性最大(也就是说投影维度的方差最大)。...线性判别算法的核心思想是,在把数据投影到低维空间后,希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别数据的类别中心之间的距离尽可能的远。也就是说LDA是想让降维后的数据点尽可能地被区分开。

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    中秋粉丝福利:深度学习书籍免费(文末福利)

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 文末免费书籍领取!!!...今日我们“计算机视觉研究院”也给大家带来了节日礼物,免费深度学习书籍! 本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 》一书,略有改动。...文末有新书福利!包邮5本价值108元的新书。 活动截止时间为9月13日晚上24点。...如果喜欢本文 欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 快在留言区大声告诉我们 截止9月13日晚24点 包邮5本价值新书 参与方式:本文留言区留言想要这本书的理由(需要和本书内容相关,否则不会精选),截止时间点赞排名前

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