吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案

前言

吴恩达的课程堪称经典,有必要总结一下。
学以致用,以学促用,通过笔记总结,巩固学习成果,复习新学的概念。

目录

正文

本章主要讨论降维。

动机一数据压缩

吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案数据压缩,把二维的数据变到一维。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案数据压缩映射对应关系。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案把三维的数据变到二维。

动机二数据可视化

吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案各个国家的统计数据。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案数据可视化典型例子。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案数据可视化例子

降维方法:PCA

吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案pca例子
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案主成份分析模式。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案主成份不是线性回归。

数据预处理

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吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案把数据从n维降到k维。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案matlab实现形式。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案主成份分析算法总结。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案从压缩表示里恢复数据。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案选择前k个主成份。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案k个主成份恢复例子。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案使用pca的建议
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案应用pca。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案避免过拟合。
吴恩达 coursera ML 第十三课总结+作业答案在使用pca前首先应该考虑下要不要用。