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SciKit-Learn:基本的PCA混淆

SciKit-Learn是一个流行的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。其中包括了基本的PCA（Principal Component Analysis）混淆。

PCA是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换为低维表示，同时保留数据的主要特征。它通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。这样做的好处是可以减少数据的维度，去除冗余信息，提高计算效率，并且可以更好地可视化数据。

PCA混淆是PCA的一种应用，用于数据的隐私保护。在某些场景下，我们希望对数据进行分析，但又不希望泄露敏感信息。PCA混淆通过对原始数据进行一系列的变换和扰动，使得数据的主要特征得以保留，但敏感信息无法被还原出来。这样可以在保护数据隐私的同时，进行有效的数据分析。

在云计算领域，PCA混淆可以应用于各种数据分析场景，如用户行为分析、推荐系统、金融风控等。通过对数据进行PCA混淆，可以在保护用户隐私的前提下，提供个性化的服务和精准的分析结果。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，可以支持PCA混淆的应用。其中，腾讯云的机器学习平台Tencent Machine Learning (TML)提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行数据分析和模型训练。另外，腾讯云的数据安全产品Data Security Management (DSM)可以提供数据加密和隐私保护的能力，帮助用户保护数据安全和隐私。

更多关于腾讯云机器学习和数据分析产品的信息，可以参考以下链接：

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用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

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。

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PCA基本原理

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

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机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA

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Scikit-learn包基本使用

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轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 你居然不知道 PCA ?

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。 ?

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Scikit-Learn Cheat Sheet：Python机器学习

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

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PCA的推导与求解（三）— PCA的作用

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%）： ?

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Using truncated SVD to reduce dimensionality使用截断奇异值进行降维

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。

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Scikit-learn 基础

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

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动手实践Scikit-learn（sklearn）

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

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有趣有用的PCA

PCA是数据降维的经典方法，本文给出了一个将PCA用于图片压缩的例子，并探索了标准化处理（normalization）对PCA的影响。文末还讨论了PCA推导第一主成分的过程。...PCA被广泛应用于各行各业的数据分析，其中当然也包括生物数据的分析。...讲解PCA的文章数不胜数，本文旨在作为一个学习笔记，不对PCA的原理和应用作过多重复的介绍；而是先给出一个将PCA用于图片压缩的例子，从而能够直观地感受PCA的效果；然后结合这个例子对PCA的推导做一些讨论...目录 PCA压缩灰度图片 PCA压缩RGB图片 PCA推导第一主成分小结附录：相关代码和参考来源 PCA压缩灰度图片我们可以将图片看作是一个（灰度空间）或者（RGB空间）的数组。...如果这个假定不成立，则会破坏推导过程，从而减弱PCA的效果，正如我们在图片压缩例子中看到的那样。小结在本文中，我们利用PCA降维的方法对图片进行压缩。

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Python 数据科学手册 5.2 Scikit-Learn 简介

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。

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容易混淆的const

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;

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PCA的浅析与深入

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。

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scikit-plot可视化模型

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。

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Python机器学习：Scikit-Learn教程

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。

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太实用了！scikit-plot 模型可视化神器

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。

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Android 混淆（我的模板）

--------------------- #---------------------------------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-----------------

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解密混淆的PHP程序

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。

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用scikit-plot可视化训练好的模型

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