个)。可起到数据压缩的作用(因而也就存在数据丢失)。 2.PCA,即主成分分析法,属于降维的一种方法 ...
.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 吴恩达老师课程原地址 参考资料 斯坦福大学 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 . 重建压缩表示 Reconstruction from Compressed Representation 使用PCA,可以把 维的数据压缩到 维特征,或将三维数据压缩到一二维表示。所以,如果如果把PCA任务是一个压缩算法,应该能回到这个压缩表示之前的形式,回到原有的高维 ...
2018-09-09 20:06 0 798 推荐指数:
个)。可起到数据压缩的作用(因而也就存在数据丢失)。 2.PCA,即主成分分析法,属于降维的一种方法 ...
一、前述 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。 PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征。这k维特征称为 ...
机器学习定义 1959年Arthur Samuel曾经这样定义机器学习:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.Samuel 本人也写了一个西洋棋 ...
定义一些名词 欠拟合(underfitting):数据中的某些成分未被捕获到,比如拟合结果是二次函数,结果才只拟合出了一次函数。 过拟合(overfitting):使用过量的特征集合,使模型过于复杂。 参数学习算法(parametric learning algorithms):用固定的参数 ...
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)(续学习笔记四) 两个朴素贝叶斯的变化版本 x_i可以取多个值,即p(x_i|y)是符合多项式分布的,不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的,比如说房间的面积可以进行离散分类,然后运用这个朴素贝叶 ...
17年开始,网上的机器学习教程逐渐增多,国内我所了解的就有网易云课堂、七月、小象学院和北风。他们的课程侧重点各有不同,有些侧重理论,有些侧重实践,结合起来学习事半功倍。但是论经典,还是首推吴恩达的机器学习课程。 吴大大14年在coursera的课程通俗易懂、短小精悍,在讲解知识点的同时,还会穿插 ...
网址:https://www.bilibili.com/video/av50747658/ (b站找的有中文字幕的视频) 第一周 一、引言 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 ...
本章讲述了机器学习中如何解决过拟合问题——正则化。讲述了正则化的作用以及在线性回归和逻辑回归是怎么参与到梯度优化中的。 更多内容参考 机器学习&深度学习 在训练过程中,在训练集中有时效果比较差,我们叫做欠拟合;有时候效果过于完美,在测试集上效果很差,我们叫做过拟合。因为欠拟合 ...