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主成分分析 吴恩达

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main成分分析(PCA PCA是一种非参数数据降维方法，常用于机器学习 。本文主要从方差角、特征值和特征向量、SVD奇异值分解三个角度说明PCA降维是如何实现的 ， 影像医生组团学习AI来自吴恩达？本文的推导主要来源于以下网站，用方差和协方差矩阵来说明:通过线性变换将原始数据转化为各维的一组线性独立表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 。

1、影像医生组团向 吴恩达学AI?北美放射学会举办首个医生AI课程未来的医生不仅要会看片子 ， 会诊断，还要学会和人工智能更好的配合，在技术的帮助下上一层楼就能让自己的医术炉火纯青 。6月2日，全球最大的医学国际学会之一RSNA(North America Radiology Society of North America)于5月31日和6月1日为放射科医生举办了第一场AI大讲堂(Radiology Intheageofai) 。通过两天的课程，本文试图介绍AI医学影像的技术起源、现有应用以及如何理解AI医学影像的学术进展，希望帮助医生适应与新兴技术紧密合作的新时代 。

2、主 成分 分析(PCAPCA是一种非参数数据降维方法，常用于机器学习 。本文主要从方差角、特征值和特征向量、SVD奇异值分解三个角度说明PCA降维是如何实现的 。本文的推导主要来源于以下网站，用方差和协方差矩阵来说明:通过线性变换将原始数据转化为各维的一组线性独立表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维 。
【主成分分析 吴恩达】我们知道PCA是一种数据降维的方法 。在降维的过程中，我们当然希望保留更多的特征 ， PCA是一种通过数学推导进行降维的方法，保留了大部分特征 。在推导之前，我们要了解一些基础知识:两个维数相同的向量的内积定义为:假设A和B是两个N维向量，我们知道N维向量可以等价地表示为N维空间中原点发出的有向线段，为简单起见 ， 我们假设A和B都是二维向量，那么A(x1 。

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