【主成分分析 机器学习】机器 学习数据降维方法PCA Main成分分析PCA在机器 学习中非常常用 ， 是其中之一 。本金成分的个数通常小于原变量个数，所以本金成分-3/属于姜维方法，main 成分 分析主要用于发现数据的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有力工具 ， 也用于其他机器-2/ 。
1、PCA(主 成分 分析在看数字图像处理的压缩章节，突然看到PCA可以用来压缩图像 ， 于是学了起来 。本文对整个实验过程和一些关键点进行了简要的描述，并在我给出的材料中进行了详细和较好的解释 。压缩的方法是以某种方式分解图像和信号的数据量 。这种分解必须具有一些“紧凑”的特征，即大部分信息存在于少数系数中，而不是像原始数据中那样简单均匀地分布 。
这里是有损压缩，但是这种分解还原的方法也可以用于无损压缩 。你怎么能这样做？如果不扔掉大部分不重要的系数 ， 似乎就无法减少数据量 。我们可以用更少的比特对分解后系数更小的那些进行编码，这样我们就可以拥有更少的数据，在这个过程中甚至一点信息都不会丢失 。我所知道的分解就是傅立叶变换、小波变换、SVD分解(和本文的PCA一样，只是角度不同) 。
2、 机器 学习算法的主要数学理论依据包括机器学习算法的主要数学理论基础包括:算法或理论中用到的数学知识点、贝叶斯分类器随机变量、贝叶斯公式、随机变量的独立性、正态分布、最大似然估计决策树概率、基尼系数KNN算法距离函数principal成分分析协方差矩阵、离差矩阵、拉格朗日乘子法、特征值和特征向量流形/1233特征值与特征向量的距离支持向量机、Slater条件、强对偶、拉格朗日对偶、KKT条件、凸优化、核函数、Mercer条件logistic概率、随机变量、极大似然估计、梯度下降法、凸优化、牛顿随机森林抽样、方差AdaBoost算法概率、随机变量、极值定理、数学期望、牛顿隐马尔可夫模型概率、离散随机变量、条件概率、随机变量独立性、拉格朗日乘数法、极大似然估计条件随机场条件概率、数学期望、 最大似然估计高斯混合模型正态分布、最大似然估计、Jensen不等式人工神经网络梯度下降法、链规则卷积神经网络梯度下降法、链规则循环神经网络梯度下降法 。
3、SPSS之特征筛选与主 成分 分析业务对特征值维数的要求:统计模型:315维 ， 高维可能导致维数灾难理论机器 学习模型:50维，如何降维速度问题:保留重要特征，剔除不重要特征:1 。实证方法2 。数据分析方法(使用yx相关分析，排除与Y无关的变量)3 .经验方法 数据分析方法(X与X 分析)4 。数据分析方法 经验方法(逐步回归法)5 。Main-其余变量的含义非常模糊 。让我们以宁滨银行贷款(提取代码:78uh)为例:1 .实证方法(通过业务判断年龄组重要)2 。数据分析方法3 。经验方法 数据分析方法接下来我们用统计方法做变量 。
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