您现在的位置是:首页 > 硬件 当前栏目 机器学习-降维方法-无监督学习:PCA算法(主成分分析)【计算协方差矩阵X^TX的特征值与特征向量W(特征向量W控制旋转、特征值控制尺度)->特征向量W作为投影矩阵->将样本X通过W投影进行降维】 机器控制方法算法计算学习 分析 进行 2023-09-27 14:20:37 时间 无监督学习 { 化繁为简 { 聚类(Clustering) { 本文地址: 机器学习-降维方法-无监督学习:PCA算法(主成分分析)【计算协方差矩阵X^TX的特征值与特征向量W(特征向量W控制旋转、特征值控制尺度)->特征向量W作为投影矩阵->将样本X通过W投影进行降维】 相关文章 机器学习算法(优化)之一:梯度下降算法、随机梯度下降(应用于线性回归、Logistic回归等等)Andrew Ng机器学习课程13机器学习:BM25算法【TD-IDF的优化版本】机器学习算法实践:朴素贝叶斯 (Naive Bayes)机器视觉应用什么是机器学习两台机器免密码登录申威机器信息机器学习的分类与主要算法对比七月算法机器学习 8 信息论、最大熵模型与EM算法图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记2在这个“未来工厂”里, 人类仅凭脑电波控制机器