为什么算法笔记被称为晴神_吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9：PCA 及其 Python 实现...

作者：Peter

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系列文章：

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4：神经网络基础

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5：神经网络

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 6：关于机器学习的建议

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7：支持向量机 SVM

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8：聚类 KMeans 及其 Python实现

在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法

• 为什么要实施降维
  • 数据压缩
  • 数据可视化
• PCA算法
  • PCA和线性回归算法的区别
  • PCA算法特点
  • Python实现PCA
• sklearn中实现PCA

为何降维

在现实高维数据情况下，会有数据样本稀疏、距离计算困难等问题，被称为维数灾难。

解决的方法就是降维，也称之为“维数约简”，即通过某种数据方法将原始高维属性空间转成一个低维“子空间”。在这个子空间中，样本密度大大提高，将高维空间中的一个低维“嵌入”。

降维Dimensionality Reduction

数据降维主要是有两个动机：

• 数据压缩Data Compression