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机器学习强基计划8-1:图解主成分分析PCA算法(附Python实现)

27 人参与  2023年03月10日 08:01  分类 : 《随便一记》  评论

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0 写在前面 1 为什么要降维? 2 主成分分析原理 3 PCA与SVD的联系 4 Python实现

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法,不依赖于现有库,可以大大加深对算法的理解。

?详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)


1 为什么要降维?

首先考虑单个特征的情形,假设在样本 x x


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