機器學習：Factor analysis因子分析
這部分內容還是挺奇怪的，學生的時候感覺不難啊，但是把覆盤的時候，總是各種難以明說的困惑，不知道是不是因爲戒菸，注意力不夠專注，總之，學的不是很容易。 說歸來因子分析，解決的是維度高，樣本不足的情況下，模型建立的問題。我們之前講的混合高斯模型裏都是維度數遠小於樣本數的情況，如果維度是遠大於樣本數的話，我們仍然用以前的方法建立混合高斯模型會遇到問題，因爲在這種情況，協方差會等於0，也就是說我們無法表示
相關文章
- 1. 因子分析（Factor Analysis）
- 2. 因子分析 factor analysis (二 ) ： 因子分析模型
- 3. 因子分析 factor analysis (六) ：用因子分析法進行綜合評價
- 4. 因子分析(Factor Analysis Model)算法推導
- 5. 因子分析 factor analysis (一 )：模型的理論推導
- 6. Factor analysis 主成分分析
- 7. 因子分析 factor analysis (七) ：因子分析法與主成分分析的異同
- 8. 機器學習 迴歸分析(regression analysis)
- 9. 因子圖（factor graph）
- 10. Andrew Ng機器學習公開課筆記 – Factor Analysis
- 更多相關文章...
- • R 因子 - R 語言教程
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 因子分析（Factor Analysis）
- 2. 因子分析 factor analysis (二 ) ： 因子分析模型
- 3. 因子分析 factor analysis (六) ：用因子分析法進行綜合評價
- 4. 因子分析(Factor Analysis Model)算法推導
- 5. 因子分析 factor analysis (一 )：模型的理論推導
- 6. Factor analysis 主成分分析
- 7. 因子分析 factor analysis (七) ：因子分析法與主成分分析的異同
- 8. 機器學習 迴歸分析(regression analysis)
- 9. 因子圖（factor graph）
- 10. Andrew Ng機器學習公開課筆記 – Factor Analysis