機器學習之主成分分析
主成分分析 (principal component analysis, PCA) 是投影法的典型代表。投影法是指將高維的數據向低維投影，投影的方向可通過特征值分析等方法來確定。 具體來說，假設我們有一個具有 \(n\) 維特征的數據集，共有 \(m\) 個樣本點，我們希望這 \(m\) 個樣本 ...
原文：機器學習--近鄰成分分析（NCA）算法 和 度量學習
近鄰成分分析 NCA 算法 以上內容轉載自：http: blog.csdn.net chlele article details 度量學習 在機器學習中，對高維數據進行降維的主要目的是找到一個合適的低維空間，在該空間中進行學習能比原始空間性能更好。每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量，而尋找合適的空間，本質上就是尋找一個合適的距離度量。度量學習 metric learning 的基本動機 ...
2017-10-23 22:52 0 1918 推薦指數：
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#對coursera上Andrew Ng老師開的機器學習課程的筆記和心得； #注:此筆記是我自己認為本節課里比較重要、難理解或容易忘記的內容並做了些補充，並非是課堂詳細筆記和要點； #標記為<補充>的是我自己加的內容而非課堂內容，參考文獻列於文末。博主能力有限，若有錯誤，懇請指正； #------------------------------------------------ ...
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