机器学习sklearn（十五）： 特征工程（六）特征选择（一）主成分分析PCA
1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解 ...
原文：主成分分析（PCA）特征选择算法详解
. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以 千米 每小时 度量的最大速度特征，也有 英里 小时 的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第二项与第一项强相关，第三项和第二项也是强相关。那是不是可以合并 ...
2016-04-26 15:56 0 21246 推荐指数：
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