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吴恩达机器学习课程7-PCA和异常检测

时间：2020-10-31 16:36:08      阅读：43      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

14 PCA

  1. 第二种无监督学习,降维
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  2. 可视化数据
  • 50维数据降低到2维进行可视乎
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  1. 降维方法: PCA(主成成分分析)，降维会忽视一些空间信息，但是会最大限度保留最主要的空间信息
  • 找到超平面，使得投影距离最小
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  • 向量化，PCA解决多维问题方法
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  • 与线性回归的区别
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  1. 主成成分分析:算法实现
  • 数据归一化
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  • 应用PCA
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  • 确定投影向量(数学领域求解), 如何使用代码
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15 异常检测问题

参考

吴恩达机器学习课程7-PCA和异常检测

原文：https://www.cnblogs.com/nrocky/p/13890746.html
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