阅读这篇文章后,你将会了解到:
如何在处理数据时使用线性代数结构,如表格数据集和图像。
数据准备过程中用到的线性代数概念,例如 one-hot 编码和降维。...ml/datasets/Iris
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2...one-hot 编码可以理解为:创建一个表格,用列表示每个类别,用行表示数据集中每个例子。在列中为给定行的分类值添加一个检查或「1」值,并将「0」值添加到所有其他列。...自动减少数据集列数的方法称为降维,其中也许最流行的方法是主成分分析法(简称 PCA)。
该方法在机器学习中,为可视化和模型创建高维数据的投影。...深度学习
人工神经网络是一种非线性机器学习算法,它受大脑中信息处理元素的启发,其有效性已经在一系列问题中得到验证,其中最重要的是预测建模。