吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 6:关...
1150(机器学习应用篇5)1.3 Standard_Large-Margin_Problem_19-16 - 3 09:42 1151(机器学习应用篇5)1.4 Support_Vector_Machine_15-33 - 1 07:48 1152(机器学习应用篇5)1.4 Support_Vector_Machine_15-33 - 3 07:50 1153(机器学习应用篇5)1.5 Reasons_behind_Large-Margin_Hyperpla... - 1 06:47...
Revelle, W. (in preparation) An Introduction to Psychometric Theory with applications in R. Springer. Revelle, W. and Condon, D.M. (2019) Reliability from alpha to omega: A tutorial. Psychological Assessment, 31, 12, 1395-1411.
1150(机器学习应用篇5)1.3 Standard_Large-Margin_Problem_19-16 - 3 09:42 1151(机器学习应用篇5)1.4 Support_Vector_Machine_15-33 - 1 07:48 1152(机器学习应用篇5)1.4 Support_Vector_Machine_15-33 - 3 07:50 1153(机器学习应用篇5)1.5 Reasons_behind_Large-Margin_Hyperpla... - 1 06:47...
简介:Machine Learning机器学习之高维数据降维(主成分分析PCA、线性判别分析、自编码器超级无敌详细讲解) 前言 高维数据降维是指将具有大量特征的数据转换为具有更少特征的数据的过程。在现实世界中,许多数据集具有大量的特征,这可能会增加建模的复杂性,并导致维度灾难(Curse of Dimensionality)问题的出现。高维数据降维的...
重建的压缩表示Reconstruction from Compressed Representation指的是将数据从低维还原到高维的过程。 将指定的点位置映射到一个三维曲面,反解前面的方程: PCA特点 PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征,让这些特征在不同正交方向上没有相关性。 PCA是一种无参数技术,不需要进行任何参数的调节 ...
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5:神经网络 ...
注意,与分类不同的是,聚类用于识别数据集中的潜在组,分类用于将输入与现有组匹配。简单的说,聚类前没有已知类别,分组前已知需要的类别。 如何理解潜在组:如用户群体聚类。用户特征很多,可以是xx岁的xx月薪的xx职业。事先不好提出一个可能的类别。因此用聚类,自动将相似用户特征聚集在一起,观察有颜色的plt图就...
内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第八章内容的Principal Component Analysis(PCA)部分。 一、Principal Component Analysis Problem Formulation(主成分分析构思) 首先来看一下PCA的基本原理: PCA会选择投影误差最小的一条线,由图中可以看出,当这条线是我们所求时,投影误差比较小,而投影误差比... ...
Principal component analysis (PCA) is a widely covered machine learning method on the web. And while there are some great articles about it, many go into too much detail. Below we cover how principal component analysis works in a simple step-by-step way, so everyone can understand it and ...