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喵喵帕斯
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2018年4月4日
PCA主成分分析 ICA独立成分分析 LDA线性判别分析 SVD性质
摘要: 机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法。 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那
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posted @ 2018-04-04 16:10 喵喵帕斯
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