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##多项式回归以及在sklearn中使用多项式回归和pipeline ###多项式回归 线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系，那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么 阅读全文
posted @ 2021-01-21 15:15
DbWong_0918
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##人脸识别与特征脸（简单介绍） 什么是特征脸 特征脸（Eigenface）是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量，该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。 PCA的具体实现思想见 【笔记】主成分分析法PCA的原理及计算 （在notebook中） 我们需要加载相应的方法fetch_lfw 阅读全文
posted @ 2021-01-20 14:27
DbWong_0918
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##使用PCA对数据进行降噪（使用手写数字实例） （在notebook中） 加载库并制作虚拟的数据并进行绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.empty((100,2)) X[:,0] = np.random.uni 阅读全文
posted @ 2021-01-20 14:20
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##sklearn中的PCA（真实的数据集） （在notebook中） 加载好需要的内容，手写数字数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets digits = datasets 阅读全文
posted @ 2021-01-20 14:14
DbWong_0918
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##求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作 ###求数据前n个主成分 先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作，其中的样本点本身是二维的样本点，将其映射到新的轴上以后，还不是一维的数据，对于n维数据来说，他应该有n个轴，第一个轴是方差最大的，第二个轴次之，以此类推，可以将主成分 阅读全文
posted @ 2021-01-20 14:07
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##使用sklearn中的fetch_mldata的错误情况以及可能可行的解决方法 在notebook使用的时候出现了报错 from sklearn。datasets import fetch_mldata 报错信息为 ImportError: cannot import name 'fetch_m 阅读全文
posted @ 2021-01-20 00:26
DbWong_0918
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##求数据的第一主成分 （在notebook中） 将包加载好，再创建出一个虚拟的测试用例，生成的X有两个特征，特征一为0到100之间随机分布，共一百个样本，对于特征二，其和特征一有一个基本的线性关系（为什么要有一个基本的线性关系？是因为含有一个基本的线性关系，这样对数据降维的效果会更加的明显） im 阅读全文
posted @ 2021-01-20 00:10
DbWong_0918
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##主成分分析法PCA的原理及计算 ###主成分分析法 主成分分析法（Principal Component Analysis），简称PCA，其是一种统计方法，是数据降维，简化数据集的一种常用的方法 它本身是一个非监督学习的算法，作用主要是用于数据的降维，降维的意义是挺重要的，除了显而易见的通过降维 阅读全文
posted @ 2021-01-19 23:54
DbWong_0918
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##如何确定梯度计算的准确性以及调试梯度下降法 ###如何调试梯度 关于梯度的调试的方法的思想 对于一根曲线，我们求其在某一个点的相应的梯度值，我们就要求这个导数值，那么这个导数对应的就是这个点上的相切的直线的斜率，那么我们可以试着模拟这个直线的斜率，方式是在这个点的正方向的附近取一个点，在负方向上 阅读全文
posted @ 2021-01-17 16:23
DbWong_0918
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##随机梯度下降法 上文书我们说到批量梯度下降法 批量梯度下降法是有个问题的，如果样本量非常的大的话，计算梯度本身就是非常的耗时的，那么应该如何改进呢，基于能不能每次只对其中的一个值进行计算的思想，我们可以变幻出新的结构 对于i来说，我们每次都随机的只取一个固定的i，相应的，括号外也就不需要除以m了 阅读全文
posted @ 2021-01-17 16:18
DbWong_0918
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