機器學習sklearn（十五）： 特征工程（六）特征選擇（一）主成分分析PCA
1. 准確的PCA和概率解釋（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用於對具有一組連續正交分量(Orthogonal component 譯注: 或譯為正交成分,下出現 成分 和 分量 是同意詞)的多變量數據集進行方差最大化的分解 ...
原文：主成分分析（PCA）特征選擇算法詳解
. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 比如拿到一個汽車的樣本，里面既有以 千米 每小時 度量的最大速度特征，也有 英里 小時 的最大速度特征，顯然這兩個特征有一個多余。 拿到一個數學系的本科生期末考試成績單，里面有三列，一列是對數學的興趣程度，一列是復習時間，還有一列是考試成績。我們知道要學好數學，需要有濃厚的興趣，所以第二項與第一項強相關，第三項和第二項也是強相關。那是不是可以合並 ...
2016-04-26 15:56 0 21246 推薦指數：
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深度學習算法：主成分分析（PCA）算法的理解【特征臉】
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