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【機器學習】降維方法(一)----主成分分析(PCA)
時間 2020-07-04
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pca
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發現其實還有不少知識點還未整理和掌握,包括降維、模型評估、特徵選擇、稀疏學習、聚類算法等。在實踐中穿插着整理和學習吧。先從降維方法開始。html 線性降維 欲得到低維子空間,最簡單的方法就是對原始高維空間進行線性變換。 給定樣本 X∈Rn×m X ∈ R n × m ,即有 m m 個數據樣本,每一個樣本有 n n 個特徵( n n 維),記爲 xi=(x(1)i,x(2)i,...,x(n)i)
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