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Dimensionality-Reduction-Techniques:在该存储库中,我实现了各种降维技术
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2021-04-17
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降维技术 在该存储库中,我实现了各种降维技术。 主要目标 该存储库的主要目标是尝试降维技术的动手实施。 我已经在此存储库中实现了PCA和LDA 使用Python从Stratch提取PCA 使用sklearn的PCA 带有ML算法的PCA 火车数据 测试数据 PCA的超参数调整 内核PCA 拟合LDA的数据 使用LDA进行Logistic回归在将LDA与线性算法结合使用时,我能够实现列车数据的精度= 98%测试数据= 94% 使用LDA的SVM在将LDA与非线性算法结合使用时,我能够达到训练数据= 100%测试数据= 100%的精度
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Dimensionality-Reduction-Techniques-main.zip (17个子文件)
Dimensionality-Reduction-Techniques-main
LDA.ipynb 66KB
Feature Selection
Feature Selection.ipynb 25KB
hist_df_latest.csv 12KB
Forward+Backward Feature Selection Technique.ipynb 16KB
Univariate Feature Selection.ipynb 30KB
backward_feature_elimination.csv 434KB
hist_df_1min_latest.csv 61KB
images
PCA_3.png 16KB
PCA_2.png 10KB
PCA_4.png 14KB
LDA_3.png 24KB
PCA_1.png 13KB
PCA_5.png 21KB
kernel_PCA_1.png 32KB
LDA_1.png 23KB
README.md 1KB
PCA.ipynb 181KB
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水瓶座的兔子
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