Уменьшение размерности выбирает наиболее важные компоненты пространства признаков, сохраняя их, чтобы бороться с переоснащением. В этой статье мы уменьшим размеры нескольких наборов данных, используя широкий спектр методов в Python с помощью Scikit-Learn.
Метка: matrix
Здравствуйте, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на Numpy линейные алгебраические функции в Python. Итак, давайте начнем! 🙂
Автор оригинала: Usman Malik. Вступление Преимущества NumPy Операции NumPy Создание массива NumPy Метод массива Метод аранжировки Метод нулей Метод те Метод linspace Глазной метод Случайный метод Изменение формы массива NumPy Поиск Максимальных/Минимальных Значений Индексация массива в NumPy Индексация с 1-D массивами Индексация с помощью 2-D массивов Арифметические операции с массивами NumPy Функция журнала Функция exp […]
OpenGL стар, и в Интернете не так много литературы, чтобы учиться. Понимание основных концепций и того, как они работают, важно для всего, и особенно когда речь идет о графике. В этой статье мы начнем с самого низа и рассмотрим важные темы OpenGL в Python.
Рубрики
Учебник на матрице Python
Мы можем реализовать матрицу Python в виде 2-D списка или 2-D массива. Для выполнения операций на Python Matrix нам нужно импортировать модуль Python Numpy.
Эй, ребята! Сегодня мы посмотрим на одну из самых важных концепций науки о данных – путаницу матрицы и его реализации в Python.
Главный компонентный анализ или PCA короче говоря, отлично известен как методика уменьшения размеров.
В этой статье мы посмотрим на структуру данных, которая используется для реализации редкой матрицы в Python. Давайте начнем.
Особого разложения ценностей (SVD) является одним из широко используемых методов снижения размеров. SVD разлагает матрицу на три других матрица.
Эй, читатели! В этой статье мы будем сосредоточиться на появлении и работе корреляционной матрицы в Python подробно. Итак, давайте начнем сейчас!