机器学习的数学基础 - 特征分解与奇异值分解 / 开普饭

https://m.toutiao.com/is/Jo6h3oG/ 机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识.简单来说,机器学习涉及面很广,数学知识和算法都 ...

机器学习数学基础论坛版块: http://datawhale.club/c/team-learning/40-category/40 开源内容: https://github.com/datawha ...

在这篇文章中,我将讨论以下内容. 特征分解奇异值分解伪逆矩阵这三个方面是相互关联的. 一旦我们知道特征分解原理是什么,我们就能理解奇异值分解的原理.一旦我们知道奇异值分解,我们就能理解伪逆矩阵. ...

一.一些线性代数概念 1. 余子式行列式的阶越低越容易计算,于是很自然地提出,能否把高阶行列式转换为低阶行列式来计算,为此,引入了余子式和代数余子式的概念. 在 n 阶行列式中,把所在的第i行与第 ...

英文原文标题:Automated Feature Engineering in Python How to automatically create machine learning features ...

作者: 时晴说起'炼丹'最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是 ...

文章译者:张峰内容来源:Datawhale 结构总览特征工程传统编程的关注点是代码.在机器学习项目中,关注点变成了特征表示.也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型."Garbag ...

要解决一个机器学习问题,我们不能仅仅通过将算法应用到提供的数据上.比如.fit() .我们首先需要构建一个数据集. 将原始数据转换为数据集的任务称为特征工程. 例如,预测客户是否坚持订阅特定产品.这将 ...

期望方差协方差

机器学习的数学基础 - 信息论信息论信息论本来是通信中的概念,但是其核心思想"熵"在机器学习中也得到了广泛的应用.比如决策树模型ID3,C4.5中是利用信息增益来划分特征而生成 ...

机器学习的数学基础 - 特征分解与奇异值分解