01 引言 近年来，自编码器（Autoencoder）一词在许多人工智能相关的研究论文、期刊和学位论文中被频繁提及。自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训...

今天我想向大家介绍一种强大的算法模型，那就是局部线性嵌入（LLE）算法。 LLE 算法是一种流行的非线性降维算法，主要应用于机器学习和数据分析领域。相比于像 PCA 这样的线性方法，LLE 更加注...

今天要介绍的是主成分分析（PCA）这一强大的算法模型。 PCA是一种广泛应用于数据分析和降维的技术，它通过正交变换将数据集中的观测值转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。 PCA的优点： 数...

在机器学习中，特征工程是至关重要的一环，它涉及将原始数据转化为机器学习算法可以理解和利用的形式。特征工程的质量直接影响着模型的性能、可解释性和鲁棒性。 特征工程的重要性 提高模型准确...