第13个算法：特征工程之SVD及特征工程算法小结

石默研 2023-01-13 03:10:09

课时名称	课时知识点
第13个算法：特征工程之SVD及特征工程算法小结	讲解特征工程算法奇异值分解算法SVD及用法示例

...全文

38 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析

Modern Robotics运动学数值解法及SVD算法文章目录Modern Robotics运动学数值解法及SVD算法前言数值逆运动学牛顿-拉普森方法数值逆运动学算法奇异值（SVD）分解算法基于SVD分解计算伪逆矩阵（C语言）计算伪逆算法的测试验证一般机器人逆运动学数值解法实现Example1: 2R机械臂逆解Example2: UR3机械臂逆解（1）初始状态螺旋轴表示（2）轨迹点描述（3）逆解关节位置（4）运动仿真小结前言这半个月的业余时间研究了机器人逆运动学的解析解法和迭代数值解法，并用程序实

在网上找到了美团一位叫付晴川同学些的ppt，里面有一幅描述用户特征工程的图，感觉总结得还是比较到位的。现在把图片贴出来：这张图将用户特征工程里的大面基本都囊括了。因为ppt本身做得比较简单，现在我们试图针对图里的每一项，结合具体的业务场景，做个比较详细的分析。1.特征提取，或者说原始数据提取原作者画图的时候将第一项命名为特征提取，我觉得作者想表达的本意应该是从哪获得相关数据，所以叫原始数据提取可

本系列目的在于总结每一个分类器的特点（优点、缺点、使用数据类型、使用时的注意事项等）。相关代码自己搜。 python：建议使用2.7 python常用函数库：NumPy、scikit-learn等 python集成环境：anaconda 毕业季，玩了20天。降维的好处：使数据集更易使用；降低算法开销；去除噪声；使结果更

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程公众号：datayxAI算法工程师交流群一.为什么要做特征工程1.选对模型有用的特征，让模型达到尽可能大的性能（准确率）；2.剔除掉无用特征，减少模型的过拟合，增加模型泛化能力；2.对有用特征做相应变化处理，减少模型复杂性，增加模型的性能；二.特征工程都要做什么1.特征采集评估主要是评估需要采集的成本，特征的...

石逸凡的课程社区_NO_1

2

社区成员

376

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章