机器学习：PCA（使用梯度上升法求解PCA问题）
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一、目标函数的梯度求解公式
- PCA 降维的具体实现，转变为：
- 方案：梯度上升法优化效用函数，找到其最大值时对应的主成分 w ；
- 效用函数中，向量 w 是变量；
- 在最终要求取降维后的数据集时，w 是参数；
1）推导梯度求解公式
- 变形一
- 变形二
- 变形三：向量化处理
- 最终的梯度求解公式：▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) )
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