4、有监督-降维

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4、有监督-降维

: 降维方法监督分类的比较研究对ISOMap、LDA、LLE、PCA这4种典型降维算法的主要思想和算法步骤进行了详细分析，并将它们用于有监督分类。从实验结果分析得到结论，其可为有监督分类提供有益的借鉴。
评级：0 浏览量：207 收藏量：0 资源大小：316KB 上传时间：2020-10-17

: 用于监督线性降维 (SLDR) 的 MATLAB 工具箱.zip 1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、...4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：561KB 上传时间：2023-04-22

: 具有部分类别标签知识的空间光谱降维：高光谱图像数据的基于半监督图的降维-matlab开发借助部分标签的部分知识，执行高光谱图像的空间光谱降维，然后执行基于SVM的分类，如本文所述： ND Cahill、SE Chew 和 PS Wenger，“具有部分类别标签知识的高光谱图像的空间光谱降维”，Proc。 SPIE 国防与安全：...
评级：0 浏览量：83 收藏量：1 资源大小：19.02MB 上传时间：2021-05-30

: 监督线性降维 (SLDR) 的 MATLAB 工具箱，包括 LDA、HLDA、PLSDA、MMDA、HMMDA 和 SDA 1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、...4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
评级：5 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：103KB 上传时间：2023-03-29

: 无监督学习：使用不同的降维算法运行聚类算法并比较性能运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。该存储库运行以下内容并捕获性能：运行两种聚类算法运行降维，然后进行聚类算法降维和聚类算法的神经网络...
评级：0 浏览量：440 收藏量：0 资源大小：1.97MB 上传时间：2021-02-20

: 基于降维模糊Ｃ均值聚类算法的采动场地稳定性评价-论文试验结果表明：样本数据经主成分分析降维后，前4个主成分的累计贡献率为81.86%，有较好的表征原始样本信息的解释能力。对模糊C均值聚类后的类(簇)样本集占比进行统计分析，其中“稳定”路段占比36.67%，“基本稳定”...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：2.22MB 上传时间：2021-07-07

: 2.zip_big data_machine learning_r_seldom4de_无监督学习机器学习中的无监督学习和降维理论，内含练习代码和解答
评级：5 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：924KB 上传时间：2022-07-15

: LDA算法-MATLAB-特征脸eigenface.zip LDA算法，MATLAB源码实现，内附3个demo：第1个demo：模拟二维高斯数据，降至1维，可视化第2个demo：针对人脸-非人脸200维特征，降至3维，可视化第3个demo：针对olivetti数据集，选取5个ID-50张人脸，降至3维...
评级：0 浏览量：310 收藏量：0 资源大小：7.55MB 上传时间：2020-03-30

: B-SOID:DeepLabCut中的开放字段或B-SOID（“ B端”）的行为细分是将非监督模式识别与监督分类配对以实现对... 无监督的行为分割依赖于非线性降维6,7,9,10 ，而有监督的分类是标准的scikit-learn 8 。顾名思义，DeepLabCut中的开放字段或B-SOiD（“ B边”）的行为分段首先被设计为管道，使用DeepLabCut中的姿态估计文件作为...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：479.29MB 上传时间：2021-05-23

: Machine-Learning-Laboratory 在您选择的域上实施遵循非参数方法进行分类的任何监督机器学习算法，并通过适当的推理突出显示观察的主要要点。实验3 将单回归与多元回归进行比较和对比，并通过适当的推断对模型的工作提供详细的观察。实验4 ...
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：10.55MB 上传时间：2021-04-01

: R-IP-WEEK-14 第 1 部分：降维该项目的这一部分需要使用 t-SNE 算法或 PCA 将您的数据集缩减为低维数据集。您将需要执行分析并提供从分析中获得的见解。第 2 部分：特征选择本节要求您通过使用本周早些时候学到的无监督学习...
评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：816KB 上传时间：2021-08-04

: 机器学习个人笔记完整版v5.33-A4打印版斯坦福大学2014 机器学习教程个人笔记（V5.33）本课程提供了一个广泛的...（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：4.48MB 上传时间：2019-03-17

: 联合标签预测与判别投影学习的半监督典型相关分析取训练样本中每人2(3,4,5)幅人脸图像为监督样本,提出的方法识别率在4个人脸数据集上均高于其他方法。训练样本中每人5幅人脸图像为监督样本,在AR、Extended Yale B、Multi-PIE和ORL人脸数据集上分别取得94. 67%、68%...
评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：3.25MB 上传时间：2021-05-11

: 颜色分类leetcode-applied-python-machine-learning-book:应用Python机器学习书籍章：业务应用程序的监督学习房价预测的多元回归分析多类分类以识别玻璃类型时间序列中的长期短期记忆 (LTSM) 循环神经网络：证券交易所预测第 5 章：神经网络用于人脸补全的 Scikit-learn 神经网络用于花卉多...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：47.81MB 上传时间：2021-07-06

: isodata的matlab代码博客-machine-learning-interview:算法工程师-机器学习面试题总结确定问题：有监督问题还是无监督问题？回归问题还是分类问题？数据收集与处理特征工程：包括特征构建、特征选择、特征组合等模型训练、调参、评估：包括模型的选择，选择最优的参数模型部署：模型在线上运行的...
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：64KB 上传时间：2021-06-04

: 离散控制Matlab代码-Coursera-Machine-Learning-by-Stanford-University:斯坦福大学的课程机离散控制Matlab代码斯坦福大学的课程机器学习 ...4监督学习 5无监督学习滑动： 1.2具有一个变量的线性回归线性回归根据输入值预测实值输出。我们讨论了线性回归在住房价格预测中的应用，提出了成本函数的概念，并介
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：37.42MB 上传时间：2021-05-23

: Python图像处理PCA算法完整源码降维技术作为数据预处理的一部分，即可使用在监督学习中也能够使用在非监督学习中。而降维技术主要有以下几种：主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)、因子分析(Factor Analysis)，以及独立成分分析...
评级：1 浏览量：5581 收藏量：7 资源大小：942KB 上传时间：2019-11-05

: matlab滑动条代码-ml:机器学习课程中使用的代码 matlab滑动条码1....13_降维 14_推荐系统 15_Photo OCR 16_异常检测 3.3深度学习 17_DeepLearning Framworks的描述应用 18_深度学习简介 4.在线视频 MPIG的硕士生提供“不受监督的学习”和“深度学习
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：187.28MB 上传时间：2021-05-27

: Python Machine Learning 第1-2版及中文版 PCA进行无监督降维 聊一聊方差特征转换 LDA进行监督数据压缩原始数据映射到新特征空间使用核PCA进行非线性映射用Python实现核PCA 映射新的数据点 sklearn中的核PCA 总结第六章模型评估和调参通过管道创建工作...
评级：1 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：34.03MB 上传时间：2019-06-12

: 人工智能大数据与复杂系统一月特训班【完结】.zip 4 、课程：高等数学—元素和极限、连续性 5 、课程：复杂网络经济学应用 6 、课程：机器学习与监督算法 1 7 、课程：阿尔法狗与强化学习算法 8 、课程：高等数学—两个重要的极限定理 9 、课程：高等数学—导数等...
评级：0 浏览量：277 收藏量：1 资源大小：22.56MB 上传时间：2021-03-27

: matlab非参数代码-MachineLearning-course:通过Coursera在斯坦福大学机器学习课程中开发的一些代码无监督学习（聚类、降维、推荐系统、深度学习）。 (iii) 机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；机器学习和人工智能的创新过程）。本课程还将借鉴大量案例研究和应用，以便您还将学习如何将学习算法应用于构建智能...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：35.96MB 上传时间：2021-06-08

: 机器学习的概念与应用领域的思维导图 5.数据降维 ①目的 ②权衡 6.训练模型 ①样本数据集的选取 ②机器学习算法 7.评估模型的有效性 ①过拟合与欠拟合 ②性能度量 A. 回归任务 B.分类任务 C.聚类任务 8.使用模型五、Python机器学习常用库 1.NumPy-科学...
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：750KB 上传时间：2024-03-26

: 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法利用正交变换把由线性相关变量表示...
评级：0 浏览量：885 收藏量：0 资源大小：108KB 上传时间：2020-12-21

: 大数据课程报告.doc 8 第3章流形学习方法存在的问题 11 3.1 本征维数估计 11 3.2 近邻数选择 12 3.3 噪声流形学习 12 3.4 监督流形学习 13 第4章总结 13 研究背景 1 流形学习的研究背景随着信息时代的到来，使得数据集更新更快、数据...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：115KB 上传时间：2022-12-24

: DAT5_BOS:马萨诸塞州波士顿的 General Assembly 数据科学课程（2015 年冬季Spring） 2/26：无监督学习和降维里程碑：数据探索和分析计划 3/3：亚马逊网络服务和 Apache Hive 3/5：亚马逊弹性 MapReduce 3/10：自然语言处理里程碑：初稿 3/12： NLP 训练营 - LSI 3/17：没有课 3/19：网页抓取和数据...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：67.13MB 上传时间：2021-06-15

: Semi_Supervised_Multi_Label_Learning Semi_Supervised_Multi_Label_Learning 这是“减少联合维数的半监督多标签学习”的代码IEEE信号处理书“具有联合降维功能的半监督多标签学习” 作者：余廷昭，张文生中国科学院自动化研究所该软件包需要LibSVM的支持...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-05-16

: Titanic数据集：仅用名字列就取得0.8的正确率最近在思考表格机器学习，或者说对表格数据、结构化数据的有监督机器学习的工作流。我认为在大部分场景下，大概有4类特征： categorical numerical date text text 特征组最近在调研text特征组。如果一个表格中有...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：55KB 上传时间：2020-12-21

: 基于sklearn的logistic回归对于鸢尾花的机器学习分类实践 sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器...
评级：5 浏览量：4329 收藏量：2 资源大小：266KB 上传时间：2020-12-22

: 图解机器学习日杉山将著；许永伟译高清PDF带书签第13章无监督降维 143 13.1 线性降维的原理 144 13.2 主成分分析 146 13.3 局部保持投影 148 13.4 核函数主成分分析 152 13.5 拉普拉斯特征映射 155 第14章聚类 158 14.1 K均值聚类 158 14.2 核K均值聚类 160 14.3...
评级：0 浏览量：0 收藏量：3 资源大小：59.38MB 上传时间：2018-05-06

: 模式识别第四版新增一些热点问题，如非线性降维、非负矩阵因数分解、关联性反馈、鲁棒回归、半监督学习、谱聚类和聚类组合技术。每章均提供有习题与练习，用MATLAB求解问题，给出一些例题的多种求解方法；且支持网站上提供有习题...
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: DeepLearning的机器学习基础 2.3 监督学习有哪些步骤 2.4 多实例例学习? 2.5 分类⽹网络和回归的区别? 2.6 什什么是神经⽹网络? 2.7 理理解局部最优与全局最优 2.8 分类算法 2.8.1 常⽤用分类算法的优缺点? 2.8.2 正确率能很好的评估分类算法吗...
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: 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记主题包括：（一）监督学习参数（一）监督学习参数（一）监督学习参数（一）监督学习参数（一）监督学习参数（一）监督学习参数（一）监督学习参数 /非参数算法，支持向量机核函神经网络）。（二无监督学习非...
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: 高清带目录pdf 全书结构大致如下：【1~3章】介绍机器学习基本知识（绪论、模型评估与选择、线性模型）【4~10章】介绍一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习...
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