摘要： PCA（Principal Component Analysis） 一、指导思想 降维是实现数据优化的手段，主成分分析（PCA）是实现降维的手段； 降维是在训练算法模型前对数据集进行处理，会丢失信息。 降维后，如果丢失了过多的信息，在我们不能容忍的范围里，就不应该降维。 降维没有正确与否的标准，只有 阅读全文

摘要： 一、梯度下降法的调试 1）疑问 / 难点 如何确定梯度下降法的准确性？ 损失函数的变量 theta 在某一点上对应的梯度是什么？ 在更负责的模型中，求解梯度更加不易； 有时候，推导出公式后，并将其运用到程序中，但当程序运行时，有时对梯度的计算可能会出现错误，怎么才能发现这种错误？ 2）梯度下降法的调 阅读全文

摘要： 1）向量与数组的区别： 2）不同长度的数组相加 一维数组(m, ) + 向量(n, 1)：矩阵(n, m) 3）矩阵相乘 矩阵 . dot(一维数组)：一维数组（m, ） 矩阵 . dot(向量)：向量（m, 1）； 4）删除矩阵（或数组）中的一行 / 一列 阅读全文