新闻中心 
-
02-19机器学习中七种常用的线性降维技术总结上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。1、PrincipalComponentAnalysis(PCA)PCA是一种广...
-
01-24监督分类算法及其工作原理的综述用于监督分类的算法可以对数据进行分类和预测，是机器学习领域中最常用的算法之一。这些算法可以对不同领域的数据进行分类，例如图像识别、语音识别、信用评估、风险分析等...
-
01-23初步认识神经网络单元，又称为节点或神经元，是神经网络的核心。每个单元接收一个或多个输入，将每个输入乘以一个权重，然后将加权输入与偏置值相加。接下来，该值将被输入到激活函数中。在...
-
01-23PCA：揭示数据的主要特征主成分分析(PCA)是一种降维技术，通过识别和解释数据中最大方差的方向，将高维数据投影到低维空间中的新坐标。作为一种线性方法，PCA能够提取出最重要的特征，从而...
-
01-23机器学习中的矩阵计算与实践在机器学习中，矩阵运算是一种重要的数学工具，用于处理和转换数据。通过将数据表示为矩阵形式，可以进行各种线性代数运算，如矩阵乘法、加法和逆运算等。这些运算可用于模...
-
01-23套索回归法示例：特征选择的方法详解套索回归是一种用于特征选择的线性回归模型。它通过在损失函数中添加一个L1正则化项，可以将某些特征的系数设为0，从而实现特征选择的目的。在下文中，我将详细介绍套索...
