dimensionality-reduction
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特征选择的主要目的是什么？
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无法找到具有相同内部尺寸的两个矩阵（来自 NMF 的 W 和 H）的点积
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使用自动编码器进行降维
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词向量列表的降维
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使用基于列而非行的 PCA 进行降维
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在管道中对有限数量的变量实施 sklearn PCA
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标准化数据的低方差滤波器
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如何在 TensorFlow 中使用 PCA 的 'sphereize data' 选项
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如何从 Reduction Wrappers 中执行 PaCMAP 降维？
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如何使用来自 Keras ANN 的学习嵌入层作为 XGBoost 模型中的输入特征？
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为什么 PCA 结果会随着输入的微小变化而发生巨大变化？
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使用PCA时如何决定是使用训练数据还是测试数据？
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无法使用修改后的 LLE、hessian LLE 和局部切线 Space 对齐分配那么多内存
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Scikit Learn，如何在外部数据集上使用局部线性嵌入
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降维——PCA解释
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如何评估UMAP中保留的信息？
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如何在一个可视化图中绘制两组高维数据以进行比较？
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如何评估用于降维的自动编码器
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使用来自 FLD 的最高特征值为 2D 数据投影多个集群
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为什么我每次 运行 自动编码器时都会在编码数据帧中得到不稳定的值？