目录
- 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
文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
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