ZHAOLEI5911的博客

机器学习实践 CH13 利用PCA来简化数据一.引例 通过电视观看足球赛事时显示器大概包含100多万像素，同时人主要关注的是显示器中的球的位置，而球只需要很少的像素组成，此时人们就可以将显示器中的上百万个像素转换成一个三维图像，该图像就给出了球在运动场上的位置。上述图像从一百万维降到三维的过程就被称作降维。本章主要介绍降维技术中的主成分分析法（PCA）。 二.降维技术的使用原因 1.

http://www.cnblogs.com/boscotsang/p/4006689.html http://blog.youkuaiyun.com/yelbosh/article/details/48375363 http://www.lovedata.cn/ec/tuijiansuanfa/2015/1113/6855.html

一机器学习简介二机器学习实战1 k-近邻2 决策树ID33 朴素贝叶斯Naive Bayes4 逻辑回归Logistic Regression5 支持向量机SVM传统机器学习算法的扛把子6 Adaptive Boosting 传统机器学习中的扛把子7 线性回归Linear Regression8 分类回归树-Classification and Regression