降维方法PCA
周志华老师的书上省略了很多矩阵运算，而这些运算是PCA的核心之处。建议各位同学 看看我给出的参考文章，学习完之后，再回过来看看西瓜书。 为什么要降维？ 机器学习中紧接过拟合之后的最大问题就是维度灾难（curse of dimensionality）。这一概念是由贝尔曼（Bellman）在1961年首先提出的，用来描述以下事实：许多在低维空间表现很好的算法，当输入是高维度的时候，就变得计算不可行（i
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