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	 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨(dú)立成分分析
          
    
          

          

          


	
	
	

          
	
          
		
          
			
          斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨(dú)立成分分析
          
						
          
				作者：
				時(shí)間：2017-04-26
				來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)
				
				
				
				
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          　　我們?cè)谏弦黄P記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過(guò)求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來(lái)達(dá)到降維的效果。
          本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/201704/358454.htm
          　　本文繼續(xù)PCA的話(huà)題，包括PCA的一個(gè)應(yīng)用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語(yǔ)義索引)和PCA的一個(gè)實(shí)現(xiàn)——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結(jié)束之后，關(guān)于PCA的內(nèi)容就告一段落。視頻的后半段開(kāi)始講無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種——ICA(Independent Component Analysis, 獨(dú)立成分分析)。
          　　本筆記的13-15部分的pdf已上傳csdn資源中，下載請(qǐng)猛擊屠龍寶刀，下載就送。
          　　  

           
          　　  

           
          　　  

           
          　　  

           
          　　  

          
				
            
                
			
							
          
                
			              
              
            
          
		
          
		
          
		
          
		
          
		
          
			
            
				
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