吴恩达机器学习笔记——降维与PCA算法

  PCA算法是一种强大的无监督学习算法。 降维与线性回归        降维的过程 最常用的算法是主成分分析算法（PCA）。降维将数据投影到一个k维度空间上（比如直线或平面）然后最小化投影误差的平方和。PCA算法降维时找到直线方向向量最小化偏差距离时使用的正交距离 （称为投影误差） 线性而回归问题是用最小代价拟合直线时使用的是竖直距离 同时 回归中横纵轴的地位是不同的 一个是标签一个是特征 但p

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