降维技术使得数据变得更易使用，并且它们往往能够去除数据中的噪声，使得机器学习任务往往更加精确。降维往往作为预处理步骤，在数据应用到其它算法之前清洗数据。有很多技术可以用于数据降维，在这些技术中，独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）、因子分析（Fact...
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2015-03-31 19:52:57
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主成份分析(Principle Component Analysis)主要用来对数据进行降维。对于高维数据，处理起来比较麻烦，而且高维数据可能含有相关的维度，数据存在冗余，PCA通过把高维数据向低维映射的同时尽可能保留数据蕴含的信息，到达简化数据的目的。假设原始数据表示为$\{{{x}_{1}},{...
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2015-03-30 22:37:24
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Dimensionality Reduction降维
Motivation Data Compression数据压缩
Motivation Visualization可视化
Principal Component Analysis Problem Formulation主成...
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2015-03-28 20:25:57
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那几年，我学习机器学习的主要内容：
1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；
2.线性回归与Logistic。xx业绩预测系统，智能交互统计系统等；
3.岭回归，Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；
4.降维技术。xx指标设计，具体规范；
5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘。XX智能垃圾消息，垃圾邮件判断，评论智能分析，智能监控统计预警系统呀。
6.决策树，组合提升算...
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2015-03-20 14:27:55
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给定n个m维样本X-(1), X(2),…,X(n)，假设我们的目标是将这n个样本从m维降低到k维，并且尽可能保证这种降维的操作不会产生很大的代价（重要信息的丢失）。换句话说，我们要把n个样本点从m维空间投影到k维空间。对...
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2015-03-17 08:12:37
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学习机器学习有一段时间了，却连这个最基本的理论问题都没弄懂，这里我简单的阐述一下。 比如这里我有L个度量值集合{X1， X2， X3, ... XL}; 特征选择：从已有的L个度量值中按照一定的标准选择m（m<L）个子集，{X1， X2， X3，... Xm}；这m个度量值就是作为降维后的特征。 特...
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2015-03-04 16:34:06
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潜在语义分析Latent Semantic Analysis (LSA)也被叫做Latent Semantic Indexing(LSI)，是通过分析文档去发现这些文档中潜在的意思和概念，即建立语义（词汇族）与文档潜在含义的关系判别，它把词和文档都映射到一个‘概念’空间并在这个空间内进行比较（注：也就是一种降维技术）。...
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2015-03-03 11:40:26
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1、关键点综述：主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。#主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原...
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2015-02-26 09:44:55
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题意：
有一个长方体，有Ａ＊Ｂ＊Ｃ（我们算做长宽高吧）小块组成，每块小块有它的价值，正负都行，问找一块子长方体，价值最大；
思路：
首先我们要先预处理价值g[i][j][k],表示从高为k,即第k层长到ｉ，宽到ｊ那一块总价值；
我们可以知道g[i][j][k] += g[i-1][j][k] + g[i][j-1][k] - g[i-1][j-1][k];意思就是这一块的价值，等于长减一那...
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2015-02-09 23:07:11
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