摘要： Pca首先 1.对数据进行去均值 2.构造一个基本的协方差矩阵1/m(X)*X^T 3对协方差矩阵进行变化，得到对角化矩阵，即对角化上有数值，其他位置上的数为0(协方差为0)，即求特征值和特征向量的过程 4.求得特征向量的单位化矩阵，单位化特征向量矩阵*原始数据（去均值后的）即降维操作,单位化特征向 阅读全文

摘要： Svm算法又称为支持向量机，是一种有监督的学习分类算法，目的是为了找到两个支持点，用来使得平面到达这两个支持点的距离最近。 通俗的说：找到一条直线，使得离该线最近的点与该线的距离最远。 我使用手写进行了推导 求解实例 软间隔，通过设置C，使得目标函数的松弛因子发生变化，松弛因子越大，表示分类越不严格 阅读全文