PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。
当然我并不打算把文章写成...
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2016-04-22 19:50:00
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@sprt
写在开头：博主在开始学习机器学习和Python之前从未有过任何编程经验，这个系列写在学习这个领域一个月之后，完全从一个入门级菜鸟的角度记录我的学习历程，代码未经优化，仅供参考。有错误之处欢迎大家指正。...
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2016-04-22 19:45:23
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1、为什么要做特征选择
在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
2、特征选择的确切含义
将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。
3、特征选取的原则
获取尽可能小的特征子集，不显著降低分类精度、不影响类分布以及特征子集应具有稳定适应性强等特点
4、特征选择需要考虑的问...
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2016-04-22 19:38:34
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今天：查阅OpenCV中FaceRecognizer类的文档，结果问了老师发现自己用不上，因为我是用HOG做的特征提取； 连接了数据库，可成功打开； 界面添加了若干action； 粗略了解了PCA的原理和用法。 明天：进一步了解主成分分析的原理，并实现将HOG提取出来的特征降维； HOGDescri ...
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2016-04-19 00:20:19
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刚刚完成了Machine Learning第八周的课程，这一周主要介绍了K-means和降维，现将笔记整理在下面。Unsupervised LearningClusteringUnsupervised Learning: Introduction今天我们开始介绍无监督式学习（unsupervised learning）。下面两张图分别代表典型的有监督式学习和无监督式学习。一个典型的有监督式学习是从一...
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2016-04-09 20:42:47
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一、题目要求 1、返回一个二维整数数组中最大连通子数组的和。 二、设计思路 刚开始看到这个题目时，想了应该对其降维，然后再一维数组的基础上解决问题更方便，但是一直想不到办法，然后在老师的指导下，想到了离散和数据结构曾经学到的有关图的联通的解决办法，将二维数组看成一个图来遍历来寻找最大子数组的和。 本 ...
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2016-04-06 18:20:51
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题目：返回二维数组最大联通子数组的和 设计思路：首先，利用文件读入读出流，读取二维数组，再利用降维的思想，求每一行的最大子数组块，遍历所有行，再将各行的最大子数组块进行判断合并。 代码： 测试结果： 总结：这次开发利用上次程序的思想-降维，也复习了以前的文件读入读出流 开发日志： 时间记录日志： 缺 ...
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2016-04-06 16:54:58
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At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn’t a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamen ...
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2016-04-02 18:52:51
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总结：本周的学习相对来说紧张一些，虽然课堂练习作业任务不算重，但是降维的思想很重要，尤其是当我们做多维运算时，几乎用眼睛看不到的结果，因此好的算法与思想至关重要。另外，四则运算网页版或者安卓版确实很让人难受，不知道从何下手，感觉就像一个工程一样。虽然是这样但是总是要开始做的，希望能有一个不错的结果。 ...
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2016-04-01 20:18:45
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本笔记为Coursera在线课程《Machine Learning》中的数据降维章节的笔记。
十四、降维 (Dimensionality Reduction)
14.1 动机一：数据压缩
本小节主要介绍第二种无监督学习方法：dimensionality reduction，从而实现数据的压缩，这样不仅可以减少数据所占磁盘空间，还可以提高程序的运行速度。如下图所示的例子，假设有一个具有很多维...
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2016-04-01 18:17:59
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