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12种降维方法终极指南(含Python代码)

你遇到过特征超过1000个的数据集吗?超过5万个的呢?我遇到过。降维是一个非常具有挑战性的任务,尤其是当你不知道该从哪里开始的时候。拥有这么多变量既是一个恩惠——数据量越大,分析结果越可信;也是一种诅咒——你真的会感到一片茫然,无从下手。 面对这么多特征,在微观层面分析每个变量显然不可行,因为这至少要几天甚至几个月,而这背后的时间成本是难以估计的。为此,我们需要一种更好的方法来处理高维数据,比如本文介绍的降维:一种能在减少数据集中特征数量的同时,避免丢失太多信息并保持/改进模型性能的方法。 什么是降维? 每天,我们都会生成大量数据,而事实上,现在世界上约90%的数据都是在过去3到4年中产生的,这是个令人难以置信的现实。如果你不信,下面是收集数据的几个示例: ● Facebook会收集你喜欢、分享、发布、访问的内容等数据,比如你喜欢哪家餐厅。 ● 智能手机中的各类应用会收集大量关于你的个人信息,比如你所在的地点。 ● 淘宝会收集你在其网站上购买、查看、点击的内容等数据。 ● 赌场会跟踪每位客户的每一步行动。 随着数据的生成和数据收集量的不断增加,可视化和绘制推理图变得越来越困难。一般情况...

Java 多线程 之 interrupt中断 线程实例

http://www.verejava.com/?id=16992936743871 package com.interrupt; /** 题目: 人们在火车站的售票窗口排队买火车票 1. 北京西站开门 2. 打开售票窗口 3. 北京西站有10张去长沙的票 4. 打开2个售票窗口, 5 假设每个售票窗口每隔1秒钟买完一张票 1. 根据 名词 找类 人们(Person), 火车站(Station),火车票(Ticket) , 售票窗口e 是火车站的线程 */ import java.util.*; public class TestTrain { public static void main(String[] args) { //火车西站开门 Station station = new Station("火车西站"); //开窗口 //Thread win1=station.openWindow("普通窗口"); Thread win2 = station.openWindow("学生窗口"); //窗口1 开始售票 //设置线程优先级 setPriority() //win2.set...

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