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 ... 基于element-ui 1.在代码中,添加属性::rule <el-form :model="form" :rules="rules" ref=&quo ... 1.问题 k8s集群中node节点的内存使用率居高不下,使用率达到90%多.通过以下命令可以发现此虚拟机分配的内存为15g,但是用户进程使用的内存总共为7个多g,并且slab和pageTables使用 ... demo在手,总得去试试看效果吧.我们先把默认的服务改成webserver,并且添加数据库的配置. 建立数据库,github里面有相关内容 CREATE TABLE `user_list` ( `us ... 设计模式是一种对于面向对象语言(C#,C++,Java)的高级应用.其思维体现出的是真正的代码设计.每一种模式都堪称巧妙!但基于各种设计模式,这里少不了基本的类图设计,本文简要列出6种关系,及相关的例 ... 重定向定义:重定向(Redirect)就是通过各种方法将各种网络请求重新定个方向转到其它位置(如:网页重定向.域名的重定向.路由选择的变化也是对数据报文经由路径的一种重定向). NSURLProt ... 一.CONCAT()函数CONCAT()函数用于将多个字符串连接成一个字符串.使用数据表Info作为示例,其中SELECT id,name FROM info LIMIT 1;的返回结果为+----+ ... 首先感谢图形验证码的提供者 晴空无彩虹 https://blog.csdn.net/u011784006/article/details/80827181 他用FMX 实现了验证码的生成,我修改成 ... //上传视频 AFHTTPSessionManager *manager = [AFHTTPSessionManager manager]; manager.requestSerializer. ... js控制光标到指定节点位置(适用于富文本编辑器中) function placeCaretAtEnd(el) { //传入光标要去的jq节点对象 el.focus(); if (typeof wind ...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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