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 ...
原文：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很多的近似向量。我们在这里首先用 D的数据进行试验，其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http: ufl ...
2015-05-21 18:48 0 2310 推荐指数：
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