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文武兼修ing——机器学习与IC设计
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基于sklearn的主成分分析理论部分代码实现
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理论部分 特征降维 特征降维是无监督学习的一种应用:将n维的数据降维为m维的数据(n>m)。可应用于数据压缩等领域 主成分分析(PCA) 主成分分析是一种常用的特征降维方法,对于m维的数据A,可以降维获得一个n维的数据B(m>n),满足$B = f(A)$且$A \approx g(f(A))$,其中f(x)为编码函数,g(x)为解码函数。 当进行主成分分析时,优化目标为$c = argmin ||x - g(c)||_{2}$,其中c为编码,g(c)为解码函数 代码实现 导入数据集 import nump
月见樽
2018-04-27
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