《吳恩達機器學習》14 降維（PCA算法）

降維（PCA算法） 前言 1、算法應用 一、數據壓縮 二、數據可視化 2、主成分分析（PCA） 一、問題 二、算法 3、應用建議 一、選擇主成分的數量 二、數據壓縮還原 三、應用 總結 前言 這一章節開始介紹第二種非監督學習的算法——降維。所謂的降維顧名思義就是將多維數據降到低維數據的算法，降維方法分爲線性和非線性降維，非線性降維又分爲基於核函數和基於特徵值的方法。 線性降維的方法有PCA、ICA

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