『 特徵降維』PCA原理-Principal Component Analysis
向量的表示及基變換 基變換的矩陣表示 協方差矩陣及優化目標 方差 協方差 協方差矩陣 PCA算法 思考 參考 特徵降維一般有兩類方法：特徵選擇和特徵抽取。特徵選擇即從高緯度的特徵中選擇其中的一個子集來作爲新的特徵；而特徵抽取是指將高緯度的特徵經過某個函數映射至低緯度作爲新的特徵。常用的特徵抽取方法就是PCA。 PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方
相關文章
- 1. 特徵降維-PCA（Principal Component Analysis）
- 2. Principal Component Analysis（PCA）
- 3. Machine Leanring-Principal Component Analysis(PCA)
- 4. PCA降維（Principal Component Analysis，主成分分析）
- 5. 機器學習降維算法一：PCA (Principal Component Analysis)
- 6. PCA降維——主成分分析(principal component analysis,PCA)與LDA（線性判別分析）
- 7. Principal Component Analysis，PCA主成分分析
- 8. Principal Component Analysis (PCA)主成分分析
- 9. PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
- 10. 機器學習 -- PCA(Principal Component Analysis)
- 更多相關文章...
- • Scala Trait(特徵) - Scala教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 特徵降維-PCA（Principal Component Analysis）
- 2. Principal Component Analysis（PCA）
- 3. Machine Leanring-Principal Component Analysis(PCA)
- 4. PCA降維（Principal Component Analysis，主成分分析）
- 5. 機器學習降維算法一：PCA (Principal Component Analysis)
- 6. PCA降維——主成分分析(principal component analysis,PCA)與LDA（線性判別分析）
- 7. Principal Component Analysis，PCA主成分分析
- 8. Principal Component Analysis (PCA)主成分分析
- 9. PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
- 10. 機器學習 -- PCA(Principal Component Analysis)