十分鐘搞定PCA主成分分析
在數據建模當中咱們常常會聽到一個詞叫作降維，首先我們先來嘮一嘮數據爲啥要降維呢？最主要的緣由仍是在於一方面使得咱們須要計算的量更少啦，想象一下一個100維的數據和一個10維數據計算的速度確定是不同的，另外一方面若是咱們的數據中有很無關特徵，這些對結果看起來沒什麼促進的做用，那咱們就乾脆把有價值的拿出來，由於他們纔是決定模型的關鍵！web 第一個強調的關鍵點：PCA是一種無監督算法，也就是咱們不須要
相關文章
- 1. 十分鐘搞定PCA主成分分析
- 2. 十分鐘入門PCA主成分分析
- 3. pca主成成分分析
- 4. 主成成分分析-PCA
- 5. 第十六章 主成分分析(PCA)
- 6. python主成分分析（PCA）
- 7. 主成分分析（PCA）
- 8. PCA主成分分析（上）
- 9. PCA主成分分析
- 10. 主成分分析(PCA)
- 更多相關文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（靜態分配+動態分配+零配置） - TCP/IP教程
- • Git五分鐘教程
- • 算法總結-二分查找法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 十分鐘搞定PCA主成分分析
- 2. 十分鐘入門PCA主成分分析
- 3. pca主成成分分析
- 4. 主成成分分析-PCA
- 5. 第十六章 主成分分析(PCA)
- 6. python主成分分析（PCA）
- 7. 主成分分析（PCA）
- 8. PCA主成分分析（上）
- 9. PCA主成分分析
- 10. 主成分分析(PCA)