機器學習降溫方法總結

  本文結構如下： 線性降維方法 主成分分析法 線性判別法 奇異值分解法 因子分析法 非線性降維方法～～流形學習簡介 說到維度，其目的是用來進行特徵選擇和特徵提取，注意特徵選擇和特徵提取這二者的不同之處：  特徵選擇：選擇重要特徵子集，刪除其餘特徵。  特徵提取：由原始特徵形成較少的新特徵。  在特徵提取中，我們要找到k個新的維度的集合，這些維度是原來k個維度的組合，這個方法可以是監督的，也可以是

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