大工至善|大学至真分享 http://blog.sciencenet.cn/u/lcj2212916

博文

[转载]【Mark Schmidt课件】机器学习与数据挖掘——进一步讨论PCA

已有 198 次阅读 2018-11-11 09:29 |系统分类:科研笔记| 【Mark |文章来源:转载

 

本课件的主要内容包括:

1. 机器学习工程师需要精通的10种算法

2. 上次课程回顾:隐因子模型

3. 上次课程回顾:主元分析

4. 上次课程回顾:PCA几何描述

5. 题外话:数据凝聚

6. PCA计算:交替最小化

7. PCA计算:预测

8. PCA计算:随机梯度

9. PCA的非唯一性

10. 高维跨度

11. 基、正交性、序贯拟合

12. 基于SVD的PCA

13. 合成 vs. 分析

14. 概率PCA

15. 概率PCA泛化

16. 要素分析

17. PCA vs. 要素分析

18. 要素分析讨论

19. 研究ICA的动机

20. 盲源分离

21. 独立分量分析的应用

22. 矩阵分解的限制

23. 一个独特的高斯特性

24. PCA vs. ICA

25. 独立分量分析

26. ICA在零售采购数据上的应用





英文原文课件下载地址:

http://page5.dfpan.com/fs/cl0c3j32e2a1e229163/


更多精彩文章请关注微信号:qrcode_for_gh_60b944f6c215_258.jpg




http://blog.sciencenet.cn/blog-69686-1145629.html

上一篇:[转载]【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——过度拟合(1)
下一篇:[转载]【源码】文件名/文件路径的自然排序函数NATSORTFILES version 1.6.0.0

0

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备14006957 )

GMT+8, 2018-11-21 01:31

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部