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 ... 在测试过程中遇到上送字段必需是几个固定值中的一个, 使用读取文件中几个固定值,然后随机在这几个固定值中选择的办法解决问题 __CSVRead() CSV file to get values from ... 批量捆绑 由于Ax服务器中批处理线程是可以多个的,而实际批处理作业中线程往往只使用了一个 Class: /* 批量捆绑 */ /*class Code*/ public class DemoBat ... class str(basestring): """ str(object='') -> string Return a nice string represent ... vectorsum.py#!/usr/bin/env/pythonimport sysfrom datetime import datetimeimport numpy as np # def num ... #!/bin/bashPATH=/bin:/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/usr/local/bin:/usr/local/sbinexport PATH#数据库用户名dbuser ... 一 Json转换 1 输出组装好的json ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); try { String requiredJson = mapper.w ... 引 个人感觉本次Beta冲刺最大的槽点还是--反向延长 "冲刺周期" 做的不一样很容易,做的更好才是非常困难的 遗留的问题 经历了Alpha冲刺,组内大多数同学也大都对实践感到些许 ... 阿铭在教程中已经介绍过squid的安装和配置,http://study.lishiming.net/chapter22.html 教程中只介绍了初级的正向代理和反向代理,这篇文档将要介绍透明代理如何配 ... microtime函数 描述:返回当前Unix时间戳和微秒数 语法:mixed microtime( [ bool $get_as_float ] ) //直接输出 echo microtime(); ... D题:马的管辖 二进制枚举方案.判断该方案是否全部能被覆盖,将最优方案存下来并进行剪枝. #include<iostream> #include<cstring> #inclu ...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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