技術 Day13：無監督學習 & 模型優化與交叉驗證

在上節中，我們介紹了監督學習在股市裡的應用，在本節中，我們將結合無監督學習和模型優化技術。首先，我們將探討如何應用聚類算法（如K-Means）來識別市場模式，以...

技術 Day21-主成分分析 (Principal Component Analysis)

可以用來降維(dimension reduction)，利用原有的特徵組合成新的特徵組，以達到降維的目的，同時保留住資料中的重要資訊 基本上它的目標就是將...

技術 〔Day18〕將數據化繁為簡-PCA

在一個大數據中，屬性與數據這麼多的情況下，要如何挑出有用的特徵屬性，且將數據都映射於平面二維中呢?今天就要來跟大家說明如何使用昨天講述到的PCA來操作拉~ 繪圖...

技術 〔Day17〕聊聊另一個經典降維演算法-PCA

過了一個假日，我們要在來繼續科普各位啦~但!今天是個特別的日子，因為是最後一篇科普篇惹，希望這天大家都能好好吸收，為往後實作篇打好基礎!(不過齁，若你是喜歡被科...

技術 【Day 13】主成分分析 Principal Component Analysis

今日大綱 什麼是主成分分析 (PCA)? 特徵提取 (feature extraction) vs. 特徵選擇 (feature selection) 演算法...

技術 Day 15. [降維、分群] 主成分分析 PCA, (PCR, PLS) [R]

前言 今天要介紹的是「降維」的機器學習方法 PCA 以及一些 PCA 的延伸應用( PCR 、 PLS )。 主成分分析 PCA 主成分分析 PCA 主...

技術 Principal Component Analysis (PCA)

昨天在研究MDS的時候順便把PCA也複習了一下，所以今天來把它相關的原理補上（非常推薦觀看reference的影片呦，大概是我看過PCA講解得最清楚的！），PC...

技術 ML_Day21(PCA降維)

介紹降維顧名思義為把高維度降到低維度，也可以把它想成是壓縮數據。降維是機器學習中的一個重要課題，有時候數據太大會造成運算時間過久，佔用內存，所以把數據做降維後...

技術 [第四天] 資料視覺化 Data Visualization

解釋數據最好的方式就是資料視覺化(Data Visualization)使人一目了然，今天一樣使用鳶尾花資料集來練習python常用的視覺化套件~ 參考網站 M...