机器学习降温方法总结

  本文结构如下： 线性降维方法 主成分分析法 线性判别法 奇异值分解法 因子分析法 非线性降维方法～～流形学习简介 说到维度，其目的是用来进行特征选择和特征提取，注意特征选择和特征提取这二者的不同之处：  特征选择：选择重要特征子集，删除其余特征。  特征提取：由原始特征形成较少的新特征。  在特征提取中，我们要找到k个新的维度的集合，这些维度是原来k个维度的组合，这个方法可以是监督的，也可以是

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