摘要:
数据降维和特征提取是机器学习中至关重要的预处理步骤,它们能帮助我们从高维数据中提取关键信息,同时减少噪声和冗余,提高模型性能和效率。 主要降维与特征提取方法 1. 主成分分析 (PCA) 原理:寻找数据中方差最大的正交方向(主成分),将数据投影到低维空间 from sklearn.decomposi 阅读全文
posted @ 2025-08-19 14:40
yijg9998
阅读(99)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号