在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。...1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。...2. sklearn.decomposition.PCA参数介绍 下面我们主要基于sklearn.decomposition.PCA来讲解如何使用scikit-learn进行PCA降维。...PCA类基本不需要调参，一般来说，我们只需要指定我们需要降维到的维度，或者我们希望降维后的主成分的方差和占原始维度所有特征方差和的比例阈值就可以了。 ...PCA实例 下面我们用一个实例来学习下scikit-learn中的PCA类使用。为了方便的可视化让大家有一个直观的认识，我们这里使用了三维的数据来降维。
PCA旨在找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。...PCA求解方法： 对样本数据进行中心化处理 求样本协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征分解，将特征值从大到小排列 取特征值前 d 大对应的特征向量 \omega_1,\omega_2,.......\\ \omega_d^dx_d \end{bmatrix} 新的 x_i^{'} 的第 d 维就是 x_i 在第 d 个主成分 \omega 方向上的投影，通过选取最大的 d 个特征值对应的特征向量...，我们将方差较小的特征（噪声）抛弃，使得每个 n 维向量 x_i 被映射为d维向量 x_i^{'} ，定义降维后的信息占比为： \eta=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^d\lambda_i...^2}{\sum_{i=1}^n\lambda_i^2}} PCA推导过程可以使用空间上找一个投影方向 \omega ，使得所有样本点在该方向投影的方差尽可能大，对投影后方差的表示极为协方差矩阵，运用拉格朗日乘数法得出最佳投影方向就是最大特征值对应的特征向量
这一小节就来看看sklearn中对于PCA是如何进行封装的，然后通过构造的虚拟数据集以及真实的digits手写数字识别数据集来展示PCA降维的效果。...一 sklearn中的PCA sklearn封装的PCA与前几个小节我们自己封装的PCA，虽然他们大体流程基本一致，但是他们之间还是有很多不同的地方。 ?...对于上面两个第一主成分最大的不同在于求解的方向是相反的。向量加上负号，得到向量的方向与原始向量方向相反。产生这样的差异是由于我们自己封装的PCA和sklearn中封装的PCA实现的基本方法不同。...二 PCA对digits数据集降维 接下来使用sklearn中封装的PCA对真实的手写数字识别数据集进行降维操作，并且看一看在sklearn中封装的PCA还有哪些额外的功能。 ? ? ?...在一开始介绍PCA算法的时候，PCA降维还有一个非常重要的作用，就是可视化。我们可以将数据降维到2维数据，通过可视化的方式来直观的观察数据。
Scikit-learn的包是机器学习使用的最全也是实用的包，封装了许多机器学习算法，包括各种分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等许多方面的内容，提供了相当于黑盒的接口，非常适合初学者使用。...在朋友的推荐下发现了Kaggle这个网站，这里面有很多的机器学习的数据和基本的题目，通过这些练习可以比较好的掌握机器学习的算法。因此就在这当中拿了Titanic号遇难人员的预测做了个实验。...题目要求 题目给定了Titannic号上人员的信息（包括阶层、姓名、性别、年龄、船上直系亲属的个数、船上表亲的个数、船票号、船费、包厢、登船地点等内容），并给出他们的生存情况；然后再给定一些人的信息，让我们预测他们的生存情况...注意到有些特征是没有意义的，比如名字、船票号啥的，这些特征可以忽略；还有就是有的年龄和票价是没有的，那么简单点考虑就用平均值代替就好了。 具体实现也就很简单了，主要是Scikit-learn的使用。...、召回率、f1-score，和分出的总数； 第二块是混淆矩阵； 具体含义可见机器学习中分类准确率的评估方法。
所以，PCA 降维问题最后又归结为最值优化问题。下图左为原始数据，图右为降维后数据。 ? scikit-learn 中的 PCA 默认使用奇异值分解将数据降维到低维空间。...在上面的代码中，我们创建了一个符合线性趋势带有噪音的数据集，然后使用 PCA 将这个数据集降维，为了便于在坐标系中可视化，使用 scikit-learn 中 PCA 模型的 inverse_transform...接下来我们介绍下 scikit-learn 中的模型超参数，并换一个稍微正规点的数据集演练下（主要对比训练时间和准确率）。...其实，在 scikit-learn 的 PCA 类中，还封存了一些比较逆天的方法—— explained_variance，实例化一个 PCA 类后，直接调用它可以返回每一个成分对应可代表的方差的数量；...可以看到，经过 PCA 计算之后的各个主成分所能够表示的方差所占的比率是降序的。 ? 最后可视化下 scikit-learn 中手写数字识别数据集 PCA 降维后的二维分类结果来结束今天的分享。 ?
一个方便的scikit-learn备忘录，用于使用Python进行机器学习，包括代码示例。...这个 scikit-learn备忘录将向您介绍成功实现机器学习算法所需的基本步骤：您将看到如何加载数据，如何预处理它，如何创建自己的模型以适合您的模型您的数据和预测目标标签，如何验证您的模型以及如何进一步调整以提高其性能...Scikit-Learn Cheat Sheet 简而言之，这个备忘录将启动您的数据科学项目：借助代码示例，您可以立即创建，验证和调整您的机器学习模型。 你还在等什么？开始的时候了！...** Python For Data Science备忘录：Scikit-learn Scikit-learn是一个开源Python库，使用统一的界面实现一系列机器学习，预处理，交叉验证和可视化算法。...一个基本的例子 >>> from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing >>> from sklearn.model_selection import
使用PCA主要有三个作用： 1). 大大节省后续运行机器学习的时间； 2). 对数据可视化； 3). 降噪。 以下将用sklearn中的手写数据集来看看这三个方面的作用。...可以看到PCA可以大大减少算法的运行速度，但是大大降低了精度。...得到所有的主成分中的方差并作图： # 所有的主成分 pca = PCA(n_components=X.shape[1]) pca.fit(X_train) print(pca.explained_variance_ratio...不过sklearn提供了更方便的方法，其实在PCA()中可以直接传入这个百分比： # 在PCA中我们可以传入多少的可解释方差, eg. 0.95 # 并且可以看到，28维的时候就有0.95了 pca...降噪 这个是比较常用的方法，PCA丢掉的一部分特征其实也许是噪声，将这些噪声丢掉会增加模型的准确性。比如说如上的手写数据加上一部分噪声，那么可视化之后： ? 但是PCA降维之后（取50%）： ?
截断奇异值是一个矩阵因子分解技术，将一个矩阵M分解为U、Σ、V，这很像PCA，除了SVD因子分解作用于数字矩阵，而PCA作用于协方差矩阵，一般的，SVD用于发现矩阵藏在面罩下的主要成分 Getting...Now that we've walked through how TruncatedSVD is performed in scikit-learn, let's look at how we can...TruncatedSVD有一些复杂的地方，很值得在这里提及 Sign flipping混淆符号 There's a "gotcha" with truncated SVDs....有个问题，由于随机数生成器的状态，连续的使用TruncatedSVD做拟合会造成符号的混淆，所以明智的做法是用了一次TruncatedSVD拟合后，使用其他变换方法。...TruncatedSVD超过PCA的一个优势是TruncatedSVD能处理稀疏矩阵，而PCA不行，这是因为用来计算PCA的协方差矩阵的因子，必须是完整矩阵。
一、Scikit-learn概述 Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包，它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具，是数据分析师首选的机器学习工具包...（一）基本建模流程 总体处理流程可以分为：加载数据集、数据预处理、数据集划分、模型估计器创建、模型拟合、模型性能评估 （二）加载数据集 1....from sklearn.decomposition import PCA # 导入PCA库，设置主成分数量为3，n_components代表主成分数量 pca = PCA(n_components=3...) # 训练模型 pca.fit(X) # 投影后各个特征维度的方差比例(这里是三个主成分) print(pca.explained_variance_ratio_) # 投影后的特征维度的方差 print...三、Scikit-learn案例 可参考：Python数据分析实验四：数据分析综合应用开发 应用Scikit-Learn库中的逻辑回归对Scikit-Learn自带的乳腺癌（from sklearn.datasets
Scikit-learn 介绍 Scikit-learn 是开源的 Python 库，通过统一的界面实现机器学习、预处理、交叉验证及可视化算法。 ?...scikit-learn scikit-learn 网站：https://scikit-learn.org Python 中的机器学习 简单有效的数据挖掘和数据分析工具 可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用...降维 减少要考虑的随机变量的数量。 应用：可视化，提高效率 算法： PCA，特征选择，非负矩阵分解。 模型选择 比较，验证和选择参数和模型。...) from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=0.95...分类预估评价函数 from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred)) # 混淆矩阵
嗨伙计们，欢迎回来，非常感谢你的爱和支持，我希望你们都做得很好。在今天的版本中，我们将学习被称为sklearn的scikit-learn。...（维基百科） 它从哪里来的？ Scikit-learn最初是由David Cournapeau在2007年开发的Google夏季代码项目。...这个堆栈包括： · NumPy：基本n维数组包 · SciPy：科学计算的基础库 · Matplotlib：全面的2D / 3D绘图 · IPython：增强的交互式控制台 · Sympy：符号数学 ·...） >>> from sklearn.decomposition import PCA >>> pca = PCA(n_components=0.95) K均值 >>> from sklearn.cluster...from sklearn.metrics import classification_report >>> print(classification_report(y_test, y_pred))) 混淆矩阵
浅析PCA 1_1 PCA概述 PCA(Princile Component Analysis)，中文名叫做主成成分分析，它的主要理论是：线性组合输入空间，以期找到一组标准正交基，实现坐标变换。...PCA的主要应用有以下几点： 降维 去噪 1_2 为什么要用PCA 首先，为了引入PCA，我们介绍如下几个场景： 设定因变量是学习成绩，自变量是学习时间、学习兴趣，建立因变量与自变量的数学模型，设为模型...总结，PCA是一个非常棒的工具，可以揭示输入数据的真正模式，既可以有效地降低数据的维度，也可以有效地去除噪声的干扰。...}{协方差矩阵所有的特征值的和}确定主成分（即选取特征值对应的特征向量） 总结，解释了原数据的多少方差 博主是做机器学习的，PCA在机器学习中用处很多，但是PCA不是首要选择，一般情况下，我们应该先用原数据建立模型...，再将其和PCA后的模型进行比较，切不可只做PCA后的模型。
这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。...数据作为表 一个基本表格是二维数据网格，其中行表示数据集的各个元素，列表示与这些元素中的每一个相关的数量。...在实践中，一旦理解了基本原理，这些原则使 Scikit-Learn 非常容易使用。...然而，这个单一的数字并没有告诉我们哪里不对 - 一个很好的方式是使用混淆矩阵，我们可以用 Scikit-Learn 和 Seaborn 进行计算： from sklearn.metrics import...总结 在本节中，我们已经介绍了 Scikit-Learn 数据表示的基本特征和估计器 API。 不管估计类型如何，都需要相同的导入/实例化/拟合/预测模式。
也就是他的值对于这个符号来说是只读的，但它并不防止通过程序的内部的方法来修改这个值。const最有用之处就是他来限定函数的形参，这样该函数将不会修改实参指针所指的数据，但其他的函数却可能会修改它。...const定义常量从汇编的角度来看，只是给出了对应的内存地址，而不是像#define一样给出的是立即数，所以，const定义的常量在程序运行过程中只有一份拷贝，而#define定义的常量在内存中有若干份拷贝...例五 指针指向及其指向变量的值的变化 const在的左边，则指针指向的变量的值不可直接通过指针改变（可以通过其他途径改变）；在的右边，则指针的指向不可变。简记为“左定值，右定向”。...y; //正确，允许改变指向 *px = 3; //错误，不允许改变指针指向的变量的值 2）指针指向的变量的值可以改变，指向不可变 int x = 1; int y = 2; int* const px...= &x; px = &y; //错误，不允许改变指针指向 *px = 3; //正确，允许改变指针指向的变量的值 3）指针指向的变量的值不可变，指向不可变 int x = 1; int y = 2;
--------------------- #---------------------------------2.第三方包------------------------------- #高德地图混淆...------------------------------------------------------- #---------------------------------3.与js互相调用的类...---------------------------------------------------------- #---------------------------------4.反射相关的类和方法...------------------------------------------------------ #-------------------------------------------基本不用动区域...-------------------------------------------- #---------------------------------基本指令区-----------------
团队大佬在做PHP代码审计的时候发现PHP代码是被混淆过的。虽然可以通过自己手动解密可以还原原先的PHP代码，但是混淆过程比较复杂且自己写脚本还原非常麻烦。...所以，我这边通过PHP底层的操作对混淆后的PHP代码进行还原。...0x02 PHP代码混淆 PHP代码混淆一般来说有两种方法： 需要PHP扩展 无需PHP扩展 本文我们主要讲解无需PHP扩展的代码混淆的解密。...大多数的无需扩展的php代码混淆原理上都是使用eval进行代码的执行。如果我们能够得到 eval 函数的参数，即可获得解密后的代码。...不过，一般来说PHP的混淆都会通过多次 eval 来还原并执行php代码，所以我们可以通过hook PHP的eval函数来打印其参数来解密代码。
scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。...scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库，主要的功能是对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。...scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1：评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵...绘制 PCA 分量的解释方差比。...(pca) >plt.show() scikitplot.decomposition.plot_pca_2d_projection绘制PCA降维之后的散点图。
今天的scikit-learn教程将向您介绍Python机器学习的基础知识： 您将学习如何使用Python及其库在主要组件分析（PCA）的帮助下探索数据matplotlib， 并且您将通过规范化预处理数据...收集有关您数据的基本信息 假设您没有检查任何数据描述文件夹（或者您想要仔细检查已经提供给您的信息）。 然后你应该从收集基本信息开始。...你可以为target和做同样的事情DESCR。还有images属性，它基本上是图像中的数据。你也要测试一下。...Scikit-learn教程 - 主成分分析（PCA） 您再次使用matplotlib可视化数据。...您可能需要更多地了解结果，而不仅仅是混淆矩阵。 让我们尝试通过应用不同的群集质量指标来更多地了解群集的质量。这样，您就可以判断簇标签的适合度是否正确。
对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。 scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。...scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库，主要的功能是对训练好的模型进行可视化，功能比较简单易懂。...scikit-plot.readthedocs.io pip install scikit-plot 功能1：评估指标可视化 scikitplot.metrics.plot_confusion_matrix快速展示模型预测结果和标签计算得到的混淆矩阵...绘制 PCA 分量的解释方差比。...(pca) >plt.show() scikitplot.decomposition.plot_pca_2d_projection绘制PCA降维之后的散点图。
我们知道在PCA中是最终要求w，使得以下目标函数最大。： ? 它其实存在数学解的，在sklearn中也是求得的数学解。不过我们也可以用梯度上升法求解。f(X)的梯度为： ? 也就是: ? ?...不过我们仍可用sklearn中的PCA方法将其降维： from sklearn.decomposition import PCA X = np.empty((100, 2)) X[:,0] = np.random.uniform...(0., 100., size = 100) X[:,1] = 0.75 * X[:,0] + 2. * np.random.normal(0., 10., size = 100) pca = PCA...(n_components=1) pca.fit(X) X_reduction = pca.transform(X) X_restore = pca.inverse_transform(X_reduction...可以看到，将这个二维数据，降到一维，就是在中间的这个红线。 使用PCA主要有三个作用（作用实现未完待续）： 1). 大大节省后续运行机器学习的时间； 2). 对数据可视化； 3). 降噪。
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