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  • (十一)MDS算法

    1.用MDS的場(chǎng)景 ?從降維的層面來(lái)說(shuō),由于MDS是一種降維方法,那么它和PCA等其他降維方式有什么不同呢,什么樣的場(chǎng)景適用于使用MDS呢?與P...

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    (十)EM算法

    1.EM算法是什么 ?EM算法的英文全稱(chēng)是Expectation Maximization Algorithm——期望極大化算法,它采用迭代的方...

  • (八)從優(yōu)化的角度解釋PCA

    Let A be a given matrix and be where satisfies and ;The Minimum of...

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    (九) 概率PCA推導(dǎo)&&核概率PCA

    1.概率PCA建模 ?概率PCA(Probability Principle Component Analysis)是從概率的角度理解主元分析這...

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    (七)核主元分析 PART2

    3.核主元分析 ?上一次我們談到了主元分析,主元分析實(shí)際上是一種線性降維。那么我們是否可以通過(guò)引入核的概念使得降維非線性呢??這就涉及到了核主元...

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    (六)核主元分析 PART1

    Author: Pan Date:2020/7/25 我們?cè)?四)(五)再生核中,我們談到了如何將低維的數(shù)據(jù)映射到高維來(lái)進(jìn)行一個(gè)非線性變換使得數(shù)...

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    (五) 再生核(Reproducing Kernels) PART 2

    Author: Pan Date:2020/7/22 在Part1中,我們解釋了內(nèi)積是如何誘導(dǎo)距離的,接下來(lái)我們將具體化核的應(yīng)用,在此之前給出如...

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    (四) 再生核(Reproducing Kernels) PART 1

    Author: Pan Date:2020/7/21 "A complete pattern-classification problem ca...

  • (三)多項(xiàng)式分布&&分類(lèi)回歸問(wèn)題分開(kāi)討論的原因

    Author: Pan Date:2020/7/17 我們?cè)谧龇诸?lèi)的問(wèn)題時(shí),會(huì)不禁這么想,畢竟分類(lèi)問(wèn)題只是回歸問(wèn)題的一個(gè)特例,為什么我們不能...

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