吳恩達機器學習筆記（12）——降維（Dimensionality Reduction）
這裏介紹第二種無監督學習方法，叫做降維（Dimensionality Reduction） 一、目標1：數據壓縮Data Compression 由於可能存在許多冗餘特徵量，或者說特徵高度相關，所以需要減少特徵量的數量。 so如果允許我們通過投影這條綠線上所有的原始樣本，來近似原始的數據集，那麼我只需要用一個數就能表示每個訓練樣本的位置，這樣就能把內存的需求減半，同時這將允許我們的學習算法運行的更
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