吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)
PCA 减少
一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组. K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成n 个组,其方法为: 首先选择 14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation 主成分分析( ... 主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ... 13.聚类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 13.1无监督学习简介 从监督学习到无监督学习 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负 ... 主要内容: 一.降维与PCA 二.PCA算法过程 三.PCA之恢复 四.如何选取维数K 五.PCA的作用与适用场合 一.降维与PCA 1.所谓降维,就是将数据由原来的n个特征(feature)缩减为k ... 在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数, ... 对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈如何选择特征: 异常检测假设特征符合高斯分布,如果数据的分布不是高斯分布,异常检测算法也能够工作,但是最好还是将数据转换成高斯分布,例如使用对数函数: 如何应用高斯分布开发异常检测算法呢? 异常检测算法: 对于给定的数据集 主要内容: 一.K-means算法简介 二.算法过程 三.随机初始化 四.二分K-means 四.K的选择 一.K-means算法简介 1.K-means算法是一种无监督学习算法.所谓无监督式学习,就 ... 延迟队列就是个带延迟功能的消息队列,相对于普通队列,它可以在指定时间消费掉消息. 延迟队列的应用场景: 1.新用户注册,10分钟后发送邮件或站内信. 2.用户下单后,30分钟未支付,订单自动作废. 我 ... http://www.cnblogs.com/lonelyxmas/tag/%E4%B8%80%E6%AD%A5%E4%B8%80%E6%AD%A5%E5%AD%A6%E4%B9%A0SignalR% ... 目录 过滤器(Filter) 拦截器(Interceptor) 拦截器(Interceptor)和过滤器(Filter)的区别 拦截器(Interceptor)和过滤器(Filter)的执行顺序 拦截 ... 一直在关注软件设计方面,数据库方面就忽略了很多,最近在设计数据库时遇到了一些小麻烦,主要是数据库中约束和性能调优方面的应用,以前在学习 Sql Server 2000,还有后来的 Sql Server ... 参考:https://www.cnblogs.com/jhao/p/7243043.html 以 Java 调用 Python 为例 1. 使用 Runtime 类 该方式简单,但是增加了 Java 对python 的依赖,需要事先安装python,及python程序依赖的第三方库 Runti ... 所需依赖 <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>h ... 1. 安装jar8 yum list java-1.8* sudo yum install java-1.8.0-openjdk* -y java --version 2. 安装elasticsear ... ESP8266擦除工具完整安装 一. ESP8266擦除工具路径:http://down.liangchan.net/ESP8266%B2%C1%B3%FD%B9%A4%BE%DF%CD%EA%D5 ... 原本这都是很常见的功能 加入以下jar库就可以了. 哪里知道左右都不能获得点击时间; http://repo1.maven.org/maven2/com/jakewharton/butterknife ...吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)的更多相关文章
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