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第十讲. 降维——Dimensionality Reduction===============================（一）、为什么要降维?（二）、主成分分析Principal Component Analysis (PCA) （三）、PCA 算法流程（四）、从压缩数据中恢复原数据（五）、怎样决定降维个数/主成分个数

Karhunen-Loeve Transform（KLT）是一种数据变换与分析方式，常用于数据压缩和PCA降维。1. KLT是什么变换，KLT的目的是什么？KLT是对向量x做的一个正交变换y=Φx，目的是变换到y后去除数据相关性。PS：其中，Φ是x特征向量组成的矩阵，满足ΦTΦ=I，当x都是实数时，Φ是正交矩阵。

Mind the Gap: Large-Scale Frequent Sequence Mining(注意间隙：大规模频繁序列挖掘)摘要频繁数据挖掘是数据挖掘中一个基本部分。并且该问题已经得到了广泛的研究，一些可用的技术扩展处理数以百亿级的数据集；这种大规模数据集的增长，比如，在文本挖掘和会话分析。在本文中，我们提出了MG-FSM，一种可扩展性算法利用MapReduce处理频繁序列挖掘

在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要，因此最近根据网友的博客做了一个汇总。准确率、召回率、F1信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:             召回率(Recall)      =