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 ... 收集的仓库地址如下: http://maven.wso2.org/nexus/content/groups/public/ http://jcenter.bintray.com/ http://mav ... 目的: 刚开发完成一套短信平台以及一个Web端短信发送系统,短信平台耗时两个周.短信发送系统耗时两个多月,开发使用的技术没什么高科技含量,在此主要是记录下很多情况的处理方案,希望能让大家提出改善方案和 ... 题目描述 在n个人中,某些人的银行账号之间可以互相转账.这些人之间转账的手续费各不相同.给定这些人之间转账时需要从转账金额里扣除百分之几的手续费,请问A最少需要多少钱使得转账后B收到100元. 数据范 ... 文字测试 图片测试 1.dao层代码 List<ErgTipSimpleBo> queryListMore(@Param("typeId") Integer typeId,@Param(& ... 今天的目标 3.1:canvas绘图--(重点掌握:渐变对象.路径.图片.变形) 3.2:canvas绘图--渐变对象 线性渐变: linearGradient 径向渐变: var g = ctx.c ... 一.Linux的由来和发展 Linux是开源的操作系统 Linux是服务器端的操作系统 java主要用于服务器端 二.Linux目录结构(与Windows不同) 文件系统不同:Windows是盘符 ... 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 ... 一.使用Nikto扫描https站点 nikto.pl -output myhost.html -g -ssl -Format HTM -host www.test.com -port 443 二.使 ... 1. pivot_root can/should be used together with chroot pivot_root new_root put_old pivot_root moves t ...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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