阿里云服务器搭建(全套步骤)
1、远程服务器安装iis+php+mysql环境
iis+php+mysql环境:https://download.csdn.net/download/qq_39161501/10402847
2、解析域名
3、登录服务器绑定域名
入口
4、
(1)云服务器ECSA->网络和安全->安全组->创建安全组
https://help.aliyun.com/document_detail/25471.html
5、
(1)云服务器ECS->实例->点击(实例ID/名称)
服务器入口
(2)弹出本地实例安全组->加入安全组->找到创建的test安全组
6、访问网址
阿里云服务器搭建成功
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Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维
Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果;二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量。 降维算法由很多,比如PCA ,ICA,SOM,MDS, ISOMAP,LLE等,在此不一一列举。PCA是一种无监督降维算法,它是最常用的降维算法之一,可以很好的解决因变量太多而复杂性,计算量增大的弊端。 一,PCA 的目的PCA算法是一种在尽可能减少信息损失的前提下,找到某种方式降低数据的维度的方法。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化,还可以用于数据压缩,数据预处理。 通常来说,我们期望得到的结果,是把原始数据的特征空间(n个d维样本)投影到一个小...
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