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  1. PCA的数学原理

  2. PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只 描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工 作机制是什么。3 在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向 量表示。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:730112
    • 提供者:abacaba
  1. 数据清洗之 高阶函数处理

  2. 高阶函数处理 在dataframe中使用apply方法,调用自定义函数对数据进行处理 函数apply,注意axis 可以使用astype函数对数据进行转换 可以使用map函数进行数据转换 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据转换' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38704835