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cda数据分析研究院_jacobian_强化学习与dqn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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abel,他是一个向量,玩的就是测试机x test,锁定了一个爱。这个测试里面的项链好,再把这个数据集拆分成4部分之后呢,我们来看一下,下面呢,我们要用一个PC a啊,一种特殊的降维的方式来把这个数据。 距本身的特征量把它的温度要降下来什么意思呢?也就是说原始我们从这个数据提出的这个像这个维度呢,它是非常高的,也就是说在机器学习中通常我们要提取一些特征值。然后呢,我们要根据这个特征值结合一定的分类器来进行分类,但是在这里的特征是它的围度仍然比较高,所以呢,我们需要通过一个降维的方法与技术,能把特征值减少来提高我们做预测的准确性。你看一下啊,首先呢,这是一个n就是我们的这个component组成元素的这个数量,它是一个参数,我们把它设定为150,然后这时候呢我们来,也需要我们想计算一下要打印出来吗?一部分花的时间,所以我们现在即使一个初始时间叫t0,也就是当前的时间,然后这个PC呢,就是说一个经典的算法,我们可以把这个高位的一个特征向量将形成一个低位的,所以我们在这里就调用一个函数叫。random随机的一个PC降温方法,在这里呢,我们传入几个参数,一个是我们刚才定义好的一个组成元素的多
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