優達機器學習：主成分分析（PCA）
主成分是由數據中具有最大方差的方向決定的，因爲可以最大程度的保留信息量 我理解相當於降維，也就是將特徵通過降維的方式減少 方差最大化相當於將所有的距離最小化，這個方差和平時理解的方差不太一樣 PCA可以幫助你發現數據中的隱藏特徵，比如說得到總體上有兩個因素推動房價變動，至於是什麼，要自己看數據去判斷 主成分分類最大值等於訓練點數量和特徵數量的最小值 PCA的特點 PCA將輸入特徵轉化爲主成分的系統
相關文章
- 1. 機器學習---主成分分析（PCA）
- 2. 吳恩達|機器學習作業7.1.主成分分析(PCA)
- 3. Python數據分析與機器學習-PCA主成分分析
- 4. 機器學習----PCA主成分分析 學習筆記
- 5. 機器學習之十七：PCA（主成成分分析）
- 6. 機器學習中的數學（九）：主成分分析（PCA）
- 7. 主成分分析（PCA）學習筆記
- 8. sklearn學習主成分分析(PCA)
- 9. PCA主成分分析學習總結
- 10. 統計學習 PCA主成分分析
- 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
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Git五分鐘教程
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
