最大方差和最小协方差解释（线性代数看PCA）
PCA降维 ——最大方差和最小协方差联合解释（线性代数看PCA） 注：根据网上资料整理而得，欢迎讨论 机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联。因此我们必须对数据进行降维。 降维 ...
原文：PCA降维-最大，最小方差解释
转自http: www.cnblogs.com jerrylead archive .html http: www.cnblogs.com jerrylead archive .html 几个特别有用 的链接： 更加深入理解pca，在斯坦福大学的机器学习上的更加深入的分析。。 http: blog.csdn.net ybdesire article details http: blog.csdn. ...
2019-10-31 18:58 0 569 推荐指数：
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PCA 这个名字看起来比较玄乎，其实就是给数据换一个坐标系，然后非常生硬地去掉一些方差很小的坐标轴。 例：三维空间中，有一些数据只分布在一个平面上，我们通过“坐标系旋转变换”，使得数据所在的平面与 \(x\),\(y\) 平面重合，那么我们就可以用 \(x'\),\(y'\) 两个维度表达 ...
PCA（主元分析的四重境界：1.最大方差--投影，2.最小误差--重建/降维，3.高斯先验误差--MLE,4.线性流形对齐）
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最优对冲比率（基于最小方差观点）
设 $N_A$ 表示在未来时刻 $t_2$ 卖出 $N_A$ 单位的资产； $N_F$ 表示在当前时刻 $t_1$ 卖空 $N_F$ 单位的相同标的的期货合约。则对冲比率 $h$ 可以表示成 \[h ...
最小方差问题---------------给你出道题
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有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义，就 ...
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转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解 ...