pca降维
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Python PCA(主成分分析法)降维的两种实现
PCA降维，一般是用于数据分析和机器学习。它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间，从而使我们能够提取数据的主要特征分量，从而得到对数…
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【机器学习实战】使用sklearn中的PCA对鸢尾花数据集进行特征降维
1.鸢尾花数据集 特征 目标值 2. PCA降维实现 将4维特征降维到2维，并对三类目标值对应的x1、x2进行可视化。 # 获取数据集 iris = load_iris() x =…
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Python机器学习实例—-用神经网络进行价格预测
本文主要记录使用机器学习解决我遇到的问题的过程。 内容 一、问题描述 2.数据处理 2.1 缺失值处理 2.2 异常值处理 2.3 特征工程 3. 降维 4. 模型建立 5.模型训…
