Stanford机器学习---第十讲. 数据降维

本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。内容大多来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解和其他书籍的借鉴。（https://class.coursera.org/ml/class/index）

PS: 盼望已久的十一长假就要到了~祝大家国庆快乐，玩的开心！(*^__^*) 

第十讲. 降维——Dimensionality Reduction

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（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

（六）、应用PCA进行降维的建议

本章主要讲述应用PCA算法进行数据降维的原理

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（一）、为什么要降维？

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