摘要: 主成分分析 主成分:假设在三维空间中的一系列数据分布在一个二维平面上,如果使用正常的自然坐标系表示,那么需要三个坐标来表示,但是如果将坐标轴通过变换,使得数据所在的平面与$xOy$平面重合,则可以通过$x'$,$y'$两个维度表示原始数据,并且没有任何的损失,如此便完成了数据的降维。 比如,$a_1 阅读全文
posted @ 2019-07-30 16:53 Z_W 阅读(544) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习中的数据维度与真实世界的维度本同末离。机器学习中,通常需要将现实世界中的数据进行转化,形成计算机能够处理的数据向量的形式,而往往为了学习到较好的模型,需要的数据向量维度都是非常大的。从而导致了学习一个模型或者算法往往需要大量的资源的消耗,有时甚至产生维度灾难的问题。因此, 为了缓解这一问题, 阅读全文
posted @ 2019-07-30 16:43 Z_W 阅读(380) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 评估指标 常见评估指标:准确率,精确率与召回率,P-R曲线,RMSE,MASE,MAPE,ROC曲线,AUC值 准确率 准确率指的是分类正确的样本占总体样本的比率:$Accuracy = {\frac{}{}}$ 阅读全文
posted @ 2019-07-30 14:51 Z_W 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑