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
数据压缩,把二维的数据变到一维。
数据压缩映射对应关系。
把三维的数据变到二维。
动机二数据可视化
各个国家的统计数据。
数据可视化典型例子。
数据可视化例子
降维方法:PCA
pca例子
主成份分析模式。
主成份不是线性回归。
数据预处理
典型例子
把数据从n维降到k维。
matlab实现形式。
主成份分析算法总结。
从压缩表示里恢复数据。
选择前k个主成份。
k个主成份恢复例子。
使用pca的建议
应用pca。
避免过拟合。
在使用pca前首先应该考虑下要不要用。