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          斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記14——主成分分析

          作者: 時(shí)間:2017-04-24 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

            上一篇筆記中,介紹了因子分析模型,因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來(lái)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù),所以實(shí)際上因子分析模型是一種數(shù)據(jù)降維的方法,它基于一個(gè)概率模型,使用EM算法來(lái)估計(jì)參數(shù)。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201704/358353.htm

            本篇主要介紹PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一種降維方法,但是該方法比較直接,只需計(jì)算特征向量就可以進(jìn)行降維了。本篇對(duì)應(yīng)的視頻是公開課的第14個(gè)視頻,該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解,已寫入筆記13,本篇只是后半部分的筆記,所以內(nèi)容較少。

              

           

              

           

              

           

           

           

           



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