概念 主成份分析（PCA）是一种维度归约的技术。（维度规约：把高维数据转换成低维数据的。） 涉及的其他概念 数据标...
原理 PCA主成分分析是一种非监督机器学习算法，主要用于数据的降维，相较于knn线性回归这两个监督学习的算法，其理...
PCA 算法主要是把高维度的数据降为低维度数据。典型地应用包括数据压缩和数据可视化。本文介绍 PCA 算法及其典型...
假设空间中有m个点{},希望压缩，对每个都有一个向量，并且l < m(所以才压缩。)。所以需要找到一个编码函数f(...
PCA算法的优化目标是用低维数据来近似表示高维数据，低维数据两两不相关，并保留绝大部分的数据方差。在执行算法之...
*as -当紧接的成份为从句时（主+谓），用as： as you like it as you would as ...
如果你头发健健康康的没啥大问题，只是想洗干净，那么可以重点关注洗发水里的清洁成分——表面活性剂。 以下这些都是常见...
神经网络 第2部分: 设置数据和损失 神经网络 第2部分: 设置数据和损失1.数据预处理0均值化标准化主成份分析(...
白话“主成分分析” 1 ：主成分分析用于降维的思想 [TOC] 1. 什么是主成分分析 主成分分析，即分析“主成分...
本文标题：主成份分析
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