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 ... maven项目引用时,导入类报错,选择两个项目同时执行Maven update springboot引入第三方jar,需要扫描时加@ComponentScan("第三方的包名") ... 最近在使用REST风格的URL进行CURD操作的学习过程中 发现使用PUT请求时候提交表单进行修改操作 报错:Request method 'PUT' not supported 在网上查找资料发现是 ... 需要检查和确认Eclipse项目属性的java版本和本地jdk的版本一致,以1.7版本为例: 1. 在 Java Build Path的libraries中修改对应的JDK版本为1.7: 2.在Jav ... > 源码下载方法 < >> 打开微信 >> 扫描下方二维码 >> 关注林哥私房菜 >> 输入对应编号获取百度网盘提取密码 全书源码[已更新完 ... onUpdate()这个方法会在每次更新App Widget的时候调用,数据更新的逻辑都写在这个方法里边.而且要注意的是:在用户添加小部件的时候,会首先调用这个方法,应该在这个方法里进行初始化操作,比 ... docker的概念 :docker是一个可供开发者在容器中 开发 部署 运行 应用的一个平台.通过使用Linux容器去部署应用的方式称为容器化. 基础概念 Images and Container i ... 总结 : 1.点软件个更新-系统更新2.降级gcc到5.33.装CUDA及第二个包,加入PATH4.CUDNN5.Ancada..6.TF Ubuntu16.04 的GCC版本降级 http://bl ... BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过 ... 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/51097928 JAVA经典算法50题 [程序1] 题目:古典问题:有一对兔子, ... 事件的绑定分为3类: <div id='clickEvent'>点击事件</div> 在DOM元素中直接绑定 <div onclick="alert('4567 ...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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