斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、神秘值分解、独立成分分析
斯坦福ML公开课笔记15
我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。
PCA是一种直接的降维方法。通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。
本文继续PCA的话题，包含PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解)。
在SVD和LSI结束之后。关于PCA的内容就告一段落。
视频的后半段開始讲无监督学习的一种——ICA(Independent Component Analysis, 独立成分分析)。
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