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機(jī)器學(xué)習(xí)推導(dǎo)|主成分分析

[pca]PrincipalComponentAnalysis（PCA）

再談協(xié)方差矩陣之主成分分析

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使用PCA算法對(duì)原始數(shù)據(jù)降維

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抓住主要信息，線性降維的技術(shù)——PCA

十個(gè)技巧，讓你成為“降維”專(zhuān)家

主成分分析PCA

Python 主成分分析PCA

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

PCA主元分析法人臉識(shí)別概述性小結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：PCA算法

PCA ： principal component analysis ( 主成分分析)

LDA, PCA機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)

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PCA算法學(xué)習(xí)

R學(xué)習(xí)|用R語(yǔ)言做分析（16）

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【R分享|實(shí)戰(zhàn)】PCA分析與可視化

主成分分析(PCA)原理解讀

通俗易懂的講解奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)

數(shù)據(jù)科學(xué)小白起步系列，主成分分析算法的一二三

PCA數(shù)學(xué)原理