1 PCA步骤 PCA指的是给定一组数据，对数据进行降维它分5步： 计算特征的协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值 计算特征值对应的特征向量 选取最大的k个特征值（k是你要降到...
发简信
IP属地：陕西
-
（机器学习）PCA 具体怎么做 Principal Components Analysis
-
论文阅读“Co-GCN for Multi-View Semi-Supervised Learning”Li S, Li W T, Wang W. Co-gcn for multi-view semi-supervised learning[C]//Proceedings of...
-
03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？1. 复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半 2. 我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行...
-
理解L1，L2 范数在机器学习中应用理解L1，L2 范数 L1，L2 范数即 L1-norm 和 L2-norm，自然，有L1、L2便也有L0、L3等等。因为在机器学习领域，L1 和 L2 范数应用比较多，比如...
-
逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践简介 逻辑回归应该算得上是机器学习领域必须掌握的经典算法之一，并且由于其简单有效、可并行化、可解释性强等优点，至今仍然也是分类问题中最基础和最受欢迎的算法之一。尽管它的名字里...
