吳恩達機器學習筆記——降維與PCA算法

  PCA算法是一種強大的無監督學習算法。 降維與線性迴歸        降維的過程 最常用的算法是主成分分析算法（PCA）。降維將數據投影到一個k維度空間上（比如直線或平面）然後最小化投影誤差的平方和。PCA算法降維時找到直線方向向量最小化偏差距離時使用的正交距離 （稱爲投影誤差） 線性而回歸問題是用最小代價擬合直線時使用的是豎直距離 同時 迴歸中橫縱軸的地位是不同的 一個是標籤一個是特徵 但p

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