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機(jī)器學(xué)習(xí)推導(dǎo)|主成分分析

【T】排序

使用PCA算法對(duì)原始數(shù)據(jù)降維

主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意義

[pca]PrincipalComponentAnalysis（PCA）

抓住主要信息，線性降維的技術(shù)——PCA

PCA數(shù)學(xué)原理

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：PCA算法

PCA ： principal component analysis ( 主成分分析)

協(xié)方差矩陣的意義及其應(yīng)用，線性代數(shù)和各種應(yīng)用之間的一個(gè)聯(lián)系

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA

PCA線性代數(shù)講解

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再談協(xié)方差矩陣之主成分分析

一文看懂主成分分析（PCA）

主成份(PCA)與奇異值分解(SVD)的通俗解釋

R學(xué)習(xí)|用R語(yǔ)言做分析（16）

十個(gè)技巧，讓你成為“降維”專家

獨(dú)立成分分析（Independent Component Analysis）

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主成分分析PCA

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