摘要： 当特征选择完成之后，就可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大导致计算量大，训练时间长的问题；因此，降低特征矩阵维度，也是必不可少的，主成分分析就是最常用的降维方法，在减少数据集的维度的同时，保持对方差贡献最大的特征，在sklearn中，我们使用PCA类进行主成分分析。 主成分分析（Princi 阅读全文

摘要： 当特征选择完成之后，就可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大导致计算量大，训练时间长的问题；因此，降低特征矩阵维度，也是必不可少的，主成分分析就是最常用的降维方法，在减少数据集的维度的同时，保持对方差贡献最大的特征，在sk... 阅读全文

摘要： 当特征选择完成之后，就可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大导致计算量大，训练时间长的问题；因此，降低特征矩阵维度，也是必不可少的，主成分分析就是最常用的降维方法，在减少数据集的维度的同时，保持对方差贡献最大的特征，在sklearn中，我们使用PCA类进行主成分... 阅读全文