2018年7月24日

吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA)

摘要: 主要内容: 一.降维与PCA 二.PCA算法过程 三.PCA之恢复 四.如何选取维数K 五.PCA的作用与适用场合 一.降维与PCA 1.所谓降维,就是将数据由原来的n个特征(feature)缩减为k个特征(可能从n个中直接选取k个,也能根据这n个重新组合成k个)。可起到数据压缩的作用(因而也就存在 阅读全文

posted @ 2018-07-24 21:11 h_z_cong 阅读(4580) 评论(2) 推荐(1) 编辑

吴恩达机器学习笔记(七) —— K-means算法

摘要: 主要内容: 一.K-means算法简介 二.算法过程 三.随机初始化 四.二分K-means 四.K的选择 一.K-means算法简介 1.K-means算法是一种无监督学习算法。所谓无监督式学习,就是输入样本中只有x,没有y,即只有特征,而没有标签,通过这些特征对数据进行整合等操作。而更细化一点地 阅读全文

posted @ 2018-07-24 15:13 h_z_cong 阅读(8618) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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