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摘要: PCA PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其 阅读全文
posted @ 2018-06-02 23:09 bonelee 阅读(5221) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 打开excel,在菜单栏选择开发工具,点击Visual Basic(或按Alt+F11),打开 Visual Basic 编辑窗口。 打开excel,在菜单栏选择开发工具,点击Visual Basic(或按Alt+F11),打开 Visual Basic 编辑窗口。 2 在编辑窗口中菜单栏选择插入- 阅读全文
posted @ 2018-06-01 17:35 bonelee 阅读(845) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 运行效果图: 深度学习——keras训练AutoEncoder模型 from:https://blog.csdn.net/gaoqiong916/article/details/77532687/ from:https://blog.csdn.net/gaoqiong916/article/deta 阅读全文
posted @ 2018-06-01 15:16 bonelee 阅读(526) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据挖掘的步骤 我们使用sklearn进行虚线框内的工作(sklearn也可以进行文本特征提取)。通过分析sklearn源码,我们可以看到除训练,预测和评估以外,处理其他工作的类都实现了3个方法:fit、transform和fit_transform。从命名中可以看到,fit_transform方法 阅读全文
posted @ 2018-06-01 14:30 bonelee 阅读(2335) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAT机器学习面试1000题系列 from:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/78121924 BAT机器学习面试1000题系列 1 请简要介绍下SVM,机器学习 ML模型 易SVM,全称是support vector machine,中文 阅读全文
posted @ 2018-05-31 14:09 bonelee 阅读(2890) 评论(0) 推荐(0)
摘要: tsne 数据不做预处理: 数据做standard标准化处理 使用pca,不进行预处理: 使用standard scaler预处理,再做pca: 最后效果: 最后使用自编码器来来降维: 代码: 如果是迭代次数不一样,则可能有一些差别,见下图,和上面的可能有些差别: 修改64为128: 阅读全文
posted @ 2018-05-31 13:22 bonelee 阅读(1534) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 只需要在打开的时候指定编码 只需要在打开的时候指定编码 fo = open(file, 'rb') dict = pickle.load(fo,encoding='iso-8859-1') 阅读全文
posted @ 2018-05-31 10:46 bonelee 阅读(3387) 评论(0) 推荐(0)
摘要: You are given a license key represented as a string S which consists only alphanumeric character and dashes. The string is separated into N+1 groups b 阅读全文
posted @ 2018-05-30 22:49 bonelee 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Given an array of integers nums, write a method that returns the "pivot" index of this array. We define the pivot index as the index where the sum of 阅读全文
posted @ 2018-05-30 22:24 bonelee 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 输出示例: neigh.kneighbors(white_verify)(array([[ 0.01140831], [ 0.0067373 ], [ 0.00198682], [ 0.00686728], [ 0.00210445], [ 0.00061413], [ 0.00453888]]), 阅读全文
posted @ 2018-05-30 17:14 bonelee 阅读(3202) 评论(0) 推荐(0)
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