1、dimensionality_reduction_alo_codes：该项目使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取（数据降维）算法，展示效果，适用于机器学习，数据挖掘。
2、python_ebook：Python 编程相关的电子书资源集合，
3、cascadia-code：微软开源字体，可以自由组合。
4、shift：一个 Ruby 语言写的在线 MySQL 数据库迁移工具
5、TagUI-Python：一个 Python 自动化操作的库。比如：自动打开网页并截图
6、chart-race-react：前端长条图赛跑，很适用各种场合。
7、dbg-macro：打日志是 C++ 开发中必不可少的一种 debug 方式，dbg-macro 受 rust-lang 中 的 dbg 启发
8、BenchmarkDotNet：功能强大的用于基准测试 .NET 库
9、tmux：一个终端开发C语言的工具，可极大的提高工作效率，
一、PCA算法 PCA算法为主成分分析算法，在数据集中找到“主成分”，可以用于压缩数据维度。 我们将首先通过一个2D数据集进行实验，以获得关于PCA如何工作的直观感受，
1、[dimensionality\_reduction\_alo\_codes][dimensionality_reduction_alo_codes]：该项目使用 Pyth
![format_png][] 我的偶像 网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种
1、TSNE的基本概念 2、例1 鸢尾花数据集降维 3、例2 MINISET数据集降维 1、TSNE的基本概念 t-SNE(t-distributed st
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49235529][blog.csdn.net_pipisorry_articl
1.缺失值比率（Missing Value Rate） 包含太多缺失值的列，包含的信息相对较少，可以将数据列缺失值数目大于某个阈值的列剔除 2.低方差滤波（Low Vari
\[问题背景\] 假定有这样的数据集： 
谁借莪１个温暖的怀抱￠
╰+攻爆jí腚メ
今天药忘吃喽~
我会带着你远行
灰太狼
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