主成分分析&線性判別分析(學習筆記)
主成分分析是一種線性降維方法，線性降維的另外一種方法是LDA，在這兩個過程中協方差矩陣的計算是最關鍵的部分。 核心思想：計算協方差矩陣以及其特徵向量和特徵值，尋找前N個最大特徵值對應的特徵向量， 爲什麼這麼做：協方差矩陣（散佈矩陣）在模式識別中應用廣泛，最典型的應用是PCA主成分分析了，PCA主要用於降維，其意義就是將樣本數據從高維空間投影到低維空間中，並儘可能的在低維空間中表示原始數據。這就需要
相關文章
- 1. 線性判別分析（LDA）與主成分分析（PCA）
- 2. 主成分分析 PCA 線性判別分類LDA
- 3. 主成分分析（PCA）學習筆記
- 4. 主成分分析PCA學習筆記
- 5. 主成分分析（學習筆記）
- 6. 機器學習-線性判別分析
- 7. 主成分分析（PCA）與線性判別分析（LDA）的區別與聯繫
- 8. 機器學習筆記之線性判別分析（LDA）
- 9. ESL4.3 線性判別分析（LDA&QDA）學習筆記
- 10. 機器學習中的數學(4)-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)、奇異值分解（SVD）
- 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。
最新文章
- 1. 「插件」Runner更新Pro版，幫助設計師遠離996
- 2. 錯誤 707 Could not load file or assembly ‘Newtonsoft.Json, Version=12.0.0.0, Culture=neutral, PublicKe
- 3. Jenkins 2018 報告速覽，Kubernetes使用率躍升235%！
- 4. TVI-Android技術篇之註解Annotation
- 5. android studio啓動項目
- 6. Android的ADIL
- 7. Android卡頓的檢測及優化方法彙總（線下+線上）
- 8. 登錄註冊的業務邏輯流程梳理
- 9. NDK(1)創建自己的C/C++文件
- 10. 小菜的系統框架界面設計-你的評估是我的決策
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
