0
推荐
1674
阅读
机器学习基础与实践（三）----数据降维之PCA
本来想参考PRML来写，但是发现里面涉及到比较多的数学知识，写出来可能不好理解，我决定还是用最通俗的方法解释PCA，并举一个实例一步步计算，然后再进行数学推导，最后再介绍一些变种以及相应的程序。（数学推导及变种下次再写好了） 正文： 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到...
0
推荐
2007
阅读
机器学习基础与实践（二）----数据转换
第一部分 模型的评估与数据处理
机器学习基础与实践（一）----数据清洗
机器学习基础与实践（二）----数据转换
机器学习基础与实践（三）----数据降维
第二部分 特征工程
机器学习基础与实践（四）----特征选择
机器学习基础与实践（五）----特征提取
机器学习基础与实践（六）----模型选择与...
0
推荐
1851
阅读
机器学习基础与实践（一）----数据清洗
想写这个系列很久了，最近刚好项目结束了闲下来有点时间，于是决定把之前学过的东西做个总结。之前看过一些机器学习方面的书，每本书都各有侧重点，机器学习实战和集体智慧编程更偏向与实战，侧重于对每个算法的实际操作过程，但是没有对整个数据挖掘项目做介绍，李航老师的统计学习方法和周志华老师的机器学习这两本...
1
推荐
2378
阅读
【原】KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果
这几天在做用户画像，特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：id goods_name goods_amount
男士手袋 1882.0
淑女装 2491.0
女士手袋 345.0
基础内衣 328.0
商务正装 4985.0
时尚 969.0
女饰品 86.0
专业运动 399.0
童装（中...