1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題： 1、 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。 2、 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 ...

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 ...

最近對PCA主成分分析做了一定的了解，對PCA基礎和簡單的代碼做了小小的總結 有很多博客都做了詳細的介紹，這里也參考了這些大神的成果： http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 這個博客opencv簡單實現了PCA，對PCA ...

一、 高維數據降維 　　高維數據降維是指采取某種映射方法，降低隨機變量的數量。例如將數據點從高維空間映射到低維空間中，從而實現維度減少。降維分為特征選擇和特征提取兩類，前者是從含有冗余信息以及噪聲信息的數據中找出主要變量，后者是去掉原來數據，生成新的變量，可以尋找數據內部的本質結構特征 ...

本博客根據 百面機器學習,算法工程師帶你去面試 一書總結歸納,公式都是出自該書. 本博客僅為個人總結學習,非商業用途,侵刪. 網址 http://www.ptpress.com.cn 目錄： PCA最大方差理論 PCA最小平方誤差理論 在機器學習中， 數據 ...

　　在高維數據上工作會碰到很多問題：分析很困難，解讀起來困難，不能可視化，對於數據的存儲也很昂貴。高維數據還是值得研究，比如有些維度是冗余，某一個維度其實是可以被其他幾個維度的組合進行解釋。正因為某些維度是相關的，所以高維數據內在有更低維的結構。降維方法就是探索數據的內在相關性生成一個壓縮后的數據 ...

特征預處理： 什么是特征預處理？ 通過一些轉換函數將特征數據轉換成更加適合算法模型的特征數據過程。 我們需要用到一些方法進行無量綱化，使不同規格的數據轉換到同一規格 為什么我們要進行歸一化/標准化？ 特征的單位或者大小相差較大，或者某特征的方差相比其他的特征要大出幾個 ...

python3 學習api使用 主成分分析方法實現降低維度 使用了網絡上的數據集，我已經下載到了本地，可以去我的git上參考 git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代碼： ...