摘要：
1、定义 假设我们有一个n阶的矩阵A以及一个实数，使得我们可以找到一个非零向量x，满足： 那么我们就称实数是矩阵A的特征值，非零向量x是矩阵A的特征向量。 2、特征矩阵与维度 特征值和特征向量是针对矩阵而言的，显然这个矩阵就是我们的特征矩阵，特征矩阵中每一列为我们的一个特征，相当于矩阵中的一个列向量 阅读全文
摘要：
说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。 LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维 阅读全文
摘要：
摘要 记录的主要是降维算法PCA中的协方差，最近在学习PCA，对协方差这一块儿进行一个总结，不涉及复杂的数学运算，方便个人复习回顾，本文为个人理解，难免会有错误，欢迎大家评论指出。 1、什么是特征矩阵 特征矩阵一般是二维的，如果将其转化为DataFrame格式，则可以很容易的看出其形式，简单举个例子 阅读全文
摘要：
一、维度： 1、对于数组和series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。 2、维度指的是样本的数量或特征的数量，一般无特别说明，指的都是特征的数量。 3、对图像来说，维度就是图像中特征向量的个数，特征向量可以理解为坐标轴，一个特征向量代表一维。也就是说，三 阅读全文
摘要：
sklearn中的决策树模块：sklearn.tree Ⅰ、sklearn中决策树的类都在‘tree’这个模块之下。这个模块 总共包含五个类： Ⅱ、sklearn的基本建模流程 Ⅲ、下面对sklearn.tree这个模块之下的决策树类进行逐个说明： 3.1、分类树：tree.DecisionTree 阅读全文
摘要：
一、数据挖掘的五大流程： 1、获取数据 2、数据预处理 3、特征工程 4、建模，测试模型并预测结果 5、 上线，验证模型效果 二、数据预处理 Ⅰ、 数据无量纲化 定义： 在机器学习算法实践中，我们往往有着将不同规格的数据转换到同一规格，或不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“ 阅读全文