机器学习---背后数学原理--降维PCA(主成分分析)
文章目录 维度灾难 过拟合的三种解决方案： PCA(主成分分析) 数学 预备知识 PCA(主成分分析)的核心思想 PCA的目标： 最大投影方差 最小重构距离 PCA(主成分分析)------最大投影方差角度 PCA(主成分分析)------ 最小重构距离角度 PCA(主成分分析)------SVD角度 PCA(主成分分析)------概率角度 维度灾难 从数据的角度上来看 当你的模型增加一个特征(
相关文章
- 1. 机器学习数据降维方法：PCA主成分分析
- 2. 【机器学习】降维方法(一)----主成分分析(PCA)
- 3. 机器学习之主成分分析PCA（降维）
- 4. 机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解
- 5. 机器学习降维之主成分分析法（PCA）
- 6. 机器学习-降维之主成分分析PCA算法原理及实战
- 7. 机器学习中的降维方法——主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA)原理详解
- 8. 机器学习---主成分分析（PCA）
- 9. 数据降维——主成分分析PCA
- 10. 数据降维-主成分分析（PCA）
- 更多相关文章...
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
