第三節 資料降維

'''過濾方差，進行降維

'''#

threshold指定要過濾的方差，小於等於即過濾該特徵

var = variancethreshold(threshold=0.0)

data = var.fit_transform([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]])

print

(data)

if__name__ == "

__main__":

var()

from sklearn.decomposition import

pcadef
pca():
'''主成分分析進行降維
'''#
n_components等於小數時，表示保留百分之幾的資訊（一般經驗是0.9-1之間），填整數表示保留多少個特徵
pca = pca(n_components=0.9)
data = pca.fit_transform([[2, 8, 4, 5,], [6, 3 ,0, 8], [5, 4, 9, 1]])
print
(data)
if__name__ == "
__main__":
pca()

第三節 資料與編碼

第三節 資料與編碼 一 進製 一 基本概念 數制即表示數值的方法，有非進製數和進製數兩種。在計算機數制中，需要掌握數碼 基數和位權 的概念。數碼 數制中表示基本數值大小的不同數字符號。在一種數制中，只能使用一組固定的符號來表示 數的大小。例如，十進位制有 10 個數碼，分別為 0，1，2，3，4，5...

編譯原理 第三節

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Itween筆記 第三節

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