Feature Engineering-（1）PCA的理解实现

时间 2020-12-30

标签特征工程繁體版

原文原文链接

Table of Contents PCA对比理解与实现一、numpy方式 1.数据基本导入 2. 绘图函数定义 4.计算pca 协方差矩阵协方差矩阵的特征值求解查看几个特征值的重要性 5.应用求得到的特征值对原数据集进行转换二、采用sklearn 1.拟合与训练 2.top2的特征值结果 3.特征值的重要性（对原数据的可解释性）三、PCA对特征非相关的处理结论：PCA助于减缓特征变量

>>阅读原文<<

1. [Feature] Feature engineering
2. feature-engineering
3. sklearn feature engineering
4. Feature Engineering 特征工程 1. Baseline Model
5. 特征工程 Feature Engineering（一）
6. 特征工程（Feature Engineering)
7. 特征工程 Feature Engineering
8. 特征工程（feature engineering）
9. PCA算法理解及代码实现
10. feature extraction之理解 LDA和PCA 的区别
更多相关文章...
• 现实生活中的 XML - XML 教程
• Hibernate实现增删改查 - Hibernate教程
• ☆基于Java Instrument的Agent实现
• Spring Cloud 微服务实战(三) - 服务注册与发现

最新文章

1. 在windows下的虚拟机中,安装华为电脑的deepin操作系统
2. 强烈推荐款下载不限速解析神器
3. 【区块链技术】孙宇晨：区块链技术带来金融服务的信任变革
4. 搜索引起的链接分析-计算网页的重要性
5. TiDB x 微众银行 | 耗时降低 58%，分布式架构助力实现普惠金融
6. 《数字孪生体技术白皮书》重磅发布（附完整版下载）
7. 双十一“避坑”指南：区块链电子合同为电商交易保驾护航！
8. 区块链产业，怎样“链”住未来？
9. OpenglRipper使用教程
10. springcloud请求一次好用一次不好用zuul Name or service not known

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. [Feature] Feature engineering
2. feature-engineering
3. sklearn feature engineering
4. Feature Engineering 特征工程 1. Baseline Model
5. 特征工程 Feature Engineering（一）
6. 特征工程（Feature Engineering)
7. 特征工程 Feature Engineering
8. 特征工程（feature engineering）
9. PCA算法理解及代码实现
10. feature extraction之理解 LDA和PCA 的区别

>>更多相关文章<<