Stanford机器学习---第十讲. 数据降维

Posted 2020-06-30 liugallup

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Stanford机器学习---第十讲. 数据降维相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本文原始地址见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，在此添加了一些自己的注释方便理解

本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解和其他书籍的借鉴。（https://class.coursera.org/ml/class/index）

PS: 盼望已久的十一长假就要到了~祝大家国庆快乐，玩的开心！(*^__^*)

第十讲. 降维——Dimensionality Reduction

===============================

（一）、为什么要降维?

（二）、主成分分析Principal Component Analysis (PCA)

（三）、PCA 算法流程

（四）、从压缩数据中恢复原数据

（五）、怎样决定降维个数/主成分个数

（六）、应用PCA进行降维的建议

本章主要讲述应用PCA算法进行数据降维的原理

=====================================

（一）、为什么要降维？