降维基础知识（样本均值、样本方差、中心矩阵）与PCA
降维分为三种：特征选择、线性降维和非线性降维。本文主要介绍一些关于降维的基本知识以及线性降维的典例PCA（主成分分析法）。 降维基础知识与PCA入门 1.Dimension Reduction概述 2.降维基础知识 2.1样本矩阵 2.2样本均值 2.3样本方差 3.Feature selection 4.Principe component abalysis(PCA) 4.1大概了解PCA
相关文章
- 1. 协方差矩阵与pca
- 2. 求样本的协方差矩阵、散度矩阵
- 3. 均值，方差和协方差矩阵
- 4. PCA降维—降维后样本维度大小
- 5. 正态整体的样本均值与样本方差的分布
- 6. 协方差、PCA、样本中心化，白化、方差、标准差、BN
- 7. 【 MATLAB 】协方差 cov以及协方差矩阵基础知识
- 8. 统计学1：基本知识——均值、方差、标准差
- 9. 数据集-----样本矩阵
- 10. 几率论：均值、方差与协方差矩阵
- 更多相关文章...
- • 与传输层有关的基本知识 - TCP/IP教程
- • Lua 基本语法 - Lua 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Kotlin学习（一）基本语法
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
相关文章