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wickedness 音标拼音: [w'ɪkədnəs] n. 恶 恶 wickedness n 1: morally objectionable behavior [ synonym: { evil}, { immorality}, { wickedness}, { iniquity}] 2: absence of moral or spiritual values; " the powers of darkness" [ synonym: { iniquity}, { wickedness}, { darkness}, { dark}] 3: the quality of being wicked [ synonym: { nefariousness}, { wickedness}, { vileness}, { ugliness}] 4: estrangement from god [ synonym: { sin}, { sinfulness}, { wickedness}] 5: the quality of being disgusting to the senses or emotions; " the vileness of his language surprised us" [ synonym: { loathsomeness}, { repulsiveness}, { sliminess}, { vileness}, { lousiness}, { wickedness}] Wickedness \ Wick" ed* ness\, n. 1. The quality or state of being wicked; departure from the rules of the divine or the moral law; evil disposition or practices; immorality; depravity; sinfulness. [ 1913 Webster] God saw that the wickedness of man was great. -- Gen. vi. 5. [ 1913 Webster] Their inward part is very wickedness. -- Ps. v. 9. [ 1913 Webster] 2. A wicked thing or act; crime; sin; iniquity. [ 1913 Webster] I' ll never care what wickedness I do, If this man comes to good. -- Shak. [ 1913 Webster] 94 Moby Thesaurus words for " wickedness": aberrance, aberrancy, abnormality, arrantness, badness, baseness, bitchiness, corruption, criminality, cussedness, damnability, debt, delinquency, depravity, deviance, deviancy, devilishness, devilment, devilry, deviltry, evil intent, evilness, fiendishness, flagitiousness, foulness, godlessness, harmfulness, hatefulness, heinousness, hellishness, illegality, immorality, impiety, improperness, impropriety, inaccuracy, inappropriateness, inauspiciousness, incorrectness, indecorousness, indecorum, inexpedience, inferiority, infraction, iniquitousness, invalidity, invidiousness, irreligion, maleficence, malevolence, malice, malice aforethought, malice prepense, maliciousness, malignance, malignancy, malignity, meanness, moral badness, nastiness, naughtiness, nefariousness, noxiousness, orneriness, peccancy, rankness, reprehensibility, sin, sinfulness, un- Christliness, unangelicalness, unchristianliness, unfavorableness, unfitness, unfittingness, ungodliness, unhealthiness, unholiness, unkindness, unlawfulness, unpleasantness, unrighteousness, unsaintliness, unseemliness, unskillfulness, unsuitability, vice, viciousness, vileness, villainousness, violation, wrong, wrongfulness, wrongness
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- PCA（主成分分析）的理解与应用 - 知乎 - 知乎专栏
主成分分析 （Principal Component Analysis, PCA）是一种线性降维算法，也是一种常用的数据预处理（Pre-Processing）方法。 它的目标是是用 方差 （Variance）来衡量数据的差异性，并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。
- 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析）？ - 知乎
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 1 什么是降维？ 比如说有如下的房价数据： \begin{array}{c|c} \qquad\qquad \qquad房价(百万元)\qquad\\ \hline \color{SkyBlue}{a} 10 \\ \hline \color{Goldenrod}{b} 2\\ \hline \color{orange}{c} 1\\ \hline \color{blue}{d} 7 \\ \hline \color{green}{e} 3\\\end{array}\\
- 【机器学习】降维——PCA（非常详细） - 知乎专栏
PCA（Principal Component Analysis） 是一种常见的数据分析方式，常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量。 PCA 的数学推导可以从最大可分型和最近重构性两方面进行，前者的优化条件为划分后 方差 最大，后者的优化条件为点到划分平面距离最小
- 如何看懂主成分分析PCA图 - 知乎 - 知乎专栏
什么是PCA？为什么它又有着如此重要的地位？我们究竟可以从PCA结果中看出哪些信息呢？ 一张典型的二维PCA散点图 PCA全名principal component analysis，即 主成分分析 ，听起来倒是非常的简单清爽，但是这
- 主成分分析（PCA）原理详解 - 知乎 - 知乎专栏
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
- 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA（主成分分析 . . . - 知乎
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种多变量统计分析方法，主要用于数据降维。 它通过线性变换将原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得新坐标系的坐标轴（即主成分）尽可能地保留原始数据的方差信息，同时各个主成分之间相互正交（不相关）。
- 主成分分析(PCA)的详细解释 - 知乎 - 知乎专栏
主成分分析（pca）是一种降维方法，通常用于通过将数量很多的变量转换为仍包含集合中大部分信息的较少变量来降低数据集的维数。 减少数据集的变量数量自然是以牺牲精度为代价的，但降维是为了简单而略微准确。
- 什么是PCA分析？手把手教你理解PCA - 知乎 - 知乎专栏
PCA（principal component analysis）中文称作 主成分分析 。 是一种 降维 方法。 在生物学数据中，每个样本都有成千上万个基因的测量指标，每个基因就是一个特征（也可称为维度），因此该数据就有成千上万个特征／维度。
- 主成分分析（PCA算法）——数据降维方法理论知识整理 - 知乎
主成分分析 (Principal Component Analysis，简称为PCA)，是一种数据处理方法，即通过线性变换将高维数据转化为低维数据。是一种在中等规模数据集，非稀疏数据集场景上常用的 降维 方法。本文整理了PCA降维的相关理论知识，以及通过案例，描述PCA降维的算法过程与
- 一文读懂PCA分析 （原理、算法、解释和可视化） - 知乎
主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用 正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。
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