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PCA的浅析与深入
数据分析
PCA(Princile Component Analysis),中文名叫做主成成分分析,它的主要理论是:线性组合输入空间,以期找到一组标准正交基,实现坐标变换。 PCA的主要应用有以下几点:
用户1147754
2019-05-27
752
0
ML基石_56_TheoryOfGeneralization
数据分析
本文探讨了机器学习理论中的VC维理论,包括其定义、性质和计算方法。VC维理论认为,如果一个分类器的假设空间是有限的,那么可以通过计算其VC维来判断其实际的学习能力。如果假设空间是无限的,那么可能存在一些不可学习的分类器。同时,VC维理论也提供了一些计算方法和公式,帮助人们估算分类器的学习能力和复杂性。
用户1147754
2018-01-02
413
0
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