本笔记为Coursera在线课程《Machine Learning》中的数据降维章节的笔记。 十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度。如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特...
应用大致就是我们使用PCA的两大动机,数据压缩以及可视化。 这里有一个为有监督学习(Supervised Learning)的例子: 我们的训练集为 (x(1),y(1)), (x(2),y(2))...(x(m),y(m)),其中y(i)为标签,x(i)∈R10,000。我们只对x(i)进行操作。经过PCA后,x(i)∈R10,000→z(i)∈R1,000。 我们新的训...
初识机器学习——吴恩达《Machine Learning》学习笔记(十四) 降维(Dimensionality Reduction) 目标一:数据压缩(Motivation I:Data Compresstion) 降维——另一种无监督学习的方法。如,数据从三维降到二维(3D-2D)、从二维降到一维(2D-1D)。 数据压缩的目的:减少内存空间的占用;加快算法运行速度。 目标二:数据可视化(M...
经典问题:clustering, dimensionality reduction and association rule learning.(聚类、降维、规则学习) 经典算法:the Apriori algorithm andk-Means.(这个专用名词就不翻译了) 3. Semi-Supervised Learning(半监督学习) 顾名思义,半监督学习意味着训练数据有一部分有标签,而一些没有,一般而言,当训练数据量过少时,监...
降维Dimensionality Reduction 数据降维主要是有两个动机: 数据压缩Data Compression 数据可视化Data Visualization 数据压缩Data Compression 上图解释: 在一个三维空间中的特征向量降至二维的特征向量。 将三维投影到一个二维的平面上,迫使所有的数据都在同一个平面上。
目前最流行的实现Dimensionality Reduction(降维)的算法是PCA.算法步骤如下: 1.Feature Scaling/mean normalization Preprocess 2.求协方差矩阵并通过svd函数求出U 协方差矩阵 此时U是一个n*n的矩阵 svd 3.求对应的新特征矩阵 size(X)=m*n,size( )=n*k ...
Deep learning neural networks can be constructed to perform dimensionality reduction. A popular approach is called autoencoders. This involves framing a self-supervised learning problem where a model must reproduce the input correctly. For more on self-supervised learning, see the tutorial: ...
Machine learning is a research area of artificial intelligence that enables computers to learn and improve from large datasets without being explicitly programmed. It involves creating algorithms that can analyze patterns in data and generate models for specific tasks, allowing for accurate predictions and...
The goal of machine learning algorithm is to understand the basic features of a complex system. If the dataset is large and the number of features is large as well, it is possible that one can get features or input variables easily identified. In case the dataset is small, there may be ...
优化(Optimization) Q-学习(Q-learning) (2)按学习方式分类 有监督学习指利用一组带标签的数据(已知输出的数据)训练学习模型,然后用经训练的模型对未知数据进行预测。 无监督学习根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题。 强化学习(Reinforcement Learning,RL)又称为再励学习、评价学习,是一...