深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening
主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法，主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段，通过PCA降维，我们能够有效的降低数据的维度，加快运算速度。而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差，降低相邻像素的相关性。 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低 ...
原文：Deep Learning 学习笔记（9）：主成分分析( PCA )与 白化( whitening )
废话： 这博客有三个月没更新了。 三个月 尼玛我真是够懒了 这三个月我复习什么去了呢 托福 也不是说我复习紧张到完全没时间更新， 事实上我甚至有时间打LOL。 只是说，我一次就只能 只想 做一件事情。 对我来说，在两种不同思维之间转换是十分耗费能量的。 说白了我 就 是 个 废 柴 哼 前言： PCA与白化， 就是对输入数据进行预处理， 前者对数据进行降维，后者对数据进行方差处理。 虽说原理挺简单 ...
2013-11-17 23:31 1 12922 推荐指数：
相关推荐
PCA主成分分析+白化
参考链接：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 ...
UFLDL学习笔记 ---- 主成分分析与白化
主成分分析（PCA）是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。看过下文大致可以知道，PCA本质是对角化协方差矩阵，目的是让维度之间的相关性最小（降噪），保留下来的维度能量最大（去冗余），PCA在图像数据的降维上很实用，因为图像数据相邻元素的相关性是很高的。 为了方便解释，我们以二维数据降一维 ...
主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法，它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，而且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分 ...
主成分分析 —PCA
一.定义 主成分分析（principal components analysis)是一种无监督的降维算法，一般在应用其他算法前使用，广泛应用于数据预处理中。其在保证损失少量信息的前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这样可达到简化数据结构，提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA
主成分分析-PCA 1. 数据的降维 高维数据 除了图片、文本数据，我们在实际工作中也会面临更多高维的数据。比如在评分卡模型构建过程中，我们通常会试着衍生出很多的特征，最后就得到上千维、甚至上万维特征; 在广告点击率预测应用中，拥有几个 亿特征也是常见的事情; 在脑科学 ...
PCA（主成分分析）
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇 ...
主成分分析(PCA)
相对与网上很多人分享的有关PCA的经历，我第一次接触PCA却不是从人脸表情识别开始的，但我所在的实验室方向之一是人脸的研究，最后也会回到这个方向上来吧。 PCA（principal components analysis）是一种非常有用的统计技术，它已经应用于人脸识别和图像压缩领域中，并且是高维 ...