参见：https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/53229427

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  3. 机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现

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  5. 机器学习实战基础（二十三）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（四） PCA与SVD 之 PCA中的SVD

    PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,P ...

  6. 机器学习实战基础（二十七）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（八）PCA对手写数字数据集的降维

    PCA对手写数字数据集的降维 1. 导入需要的模块和库 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.ensemble import Rando ...

  7. 机器学习实战基础（二十四）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（五） PCA与SVD 之 重要接口inverse_transform

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  8. 机器学习实战基础（二十二）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（三） PCA与SVD 之 重要参数n_components

    重要参数n_components n_components是我们降维后需要的维度,即降维后需要保留的特征数量,降维流程中第二步里需要确认的k值,一般输入[0, min(X.shape)]范围中的整数. ...

  9. 机器学习实战基础（二十五）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（六） 重要接口，参数和属性总结

    到现在,我们已经完成了对PCA的讲解.我们讲解了重要参数参数n_components,svd_solver,random_state,讲解了三个重要属性:components_, explained_ ...

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