机器学习之主成分分析
主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。投影法是指将高维的数据向低维投影，投影的方向可通过特征值分析等方法来确定。 具体来说，假设我们有一个具有 \(n\) 维特征的数据集，共有 \(m\) 个样本点，我们希望这 \(m\) 个样本 ...
原文：机器学习--近邻成分分析（NCA）算法 和 度量学习
近邻成分分析 NCA 算法 以上内容转载自：http: blog.csdn.net chlele article details 度量学习 在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间，在该空间中进行学习能比原始空间性能更好。每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量，而寻找合适的空间，本质上就是寻找一个合适的距离度量。度量学习 metric learning 的基本动机 ...
2017-10-23 22:52 0 1918 推荐指数：
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