【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——进一步讨论PCA
本课件的主要内容包括： 机器学习工程师需要精通的10种算法 上次课程回顾：隐因子模型 上次课程回顾：主元分析 上次课程回顾：PCA几何描述 题外话：数据凝聚 PCA计算：交替最小化 PCA计算：预测 PCA计算：随机梯度 PCA的非唯一性 高维跨度 基、正交性、序贯拟合 基于SVD的PCA 合成 vs. 分析 概率PCA 概率PCA泛化 要素分析 PCA vs. 要素分析 要素分析讨论 研究ICA
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