Machine Learning No.9: Dimensionality reduction
1. Principal component analysis algorithm
data preprocessing
2. choosing the number of principal components
3. reconstruction from compressed representation
4. Application of PCA
- compression
- reduce memory/dist needed to store data
- speed up learning algorithm
- visualization
bad use of PCA: to prevent overfitting
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