深度學習入門教程UFLDL學習實驗筆記三：主成分分析PCA與白化whitening
主成分分析與白化是在做深度學習訓練時最常見的兩種預處理的方法，主成分分析是一種我們用的很多的降維的一種手段，通過PCA降維，我們能夠有效的降低數據的維度，加快運算速度。而白化就是為了使得每個特征能有同樣的方差，降低相鄰像素的相關性。 主成分分析PCA PCA算法可以將輸入向量轉換為一個維數低 ...
原文：Deep Learning 學習筆記（9）：主成分分析( PCA )與 白化( whitening )
廢話： 這博客有三個月沒更新了。 三個月 尼瑪我真是夠懶了 這三個月我復習什么去了呢 托福 也不是說我復習緊張到完全沒時間更新， 事實上我甚至有時間打LOL。 只是說，我一次就只能 只想 做一件事情。 對我來說，在兩種不同思維之間轉換是十分耗費能量的。 說白了我 就 是 個 廢 柴 哼 前言： PCA與白化， 就是對輸入數據進行預處理， 前者對數據進行降維，后者對數據進行方差處理。 雖說原理挺簡單 ...
2013-11-17 23:31 1 12922 推薦指數：
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PCA主成分分析+白化
參考鏈接：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90 ...
UFLDL學習筆記 ---- 主成分分析與白化
主成分分析（PCA）是用來提升無監督特征學習速度的數據降維算法。看過下文大致可以知道，PCA本質是對角化協方差矩陣，目的是讓維度之間的相關性最小（降噪），保留下來的維度能量最大（去冗余），PCA在圖像數據的降維上很實用，因為圖像數據相鄰元素的相關性是很高的。 為了方便解釋，我們以二維數據降一維 ...
主成分分析（PCA）
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主成分分析 —PCA
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主成分分析-PCA
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PCA（主成分分析）
PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特征分量，常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多，但是大多數只描述了PCA的分析過程，而沒有講述其中的原理。這篇 ...
主成分分析(PCA)
相對與網上很多人分享的有關PCA的經歷，我第一次接觸PCA卻不是從人臉表情識別開始的，但我所在的實驗室方向之一是人臉的研究，最后也會回到這個方向上來吧。 PCA（principal components analysis）是一種非常有用的統計技術，它已經應用於人臉識別和圖像壓縮領域中，並且是高維 ...