unsupervise learning-dimension reduction

时间 2021-01-02

标签深度学习繁體版

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文章目录 PCA Matrix Factorization Word Embedding t-SNE PCA 目标是找到一个向量w1，所有数据点x在w1上的投影，得到z1，希望得到z1的方差越大越好，即越分散越好，越分散越有利于进行数据的分类 PCA缺点：由于是非监督学习，在确定向量时，希望所有数据投影到向量上的值为离散值，但是由于数据没有label，如果数据为两个分类，那么经过降维之后，数据会混

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9. 壁虎书8 Dimensionality Reduction
10. [Scikit-learn] 4.4 Dimensionality reduction - PCA
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