斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析

标签：奇异值分解   隐含语义索引   独立成分分析   机器学习   

斯坦福ML公开课笔记15

我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法，通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。

本文继续PCA的话题，包括PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)。在SVD和LSI结束之后，关于PCA的内容就告一段落。视频的后半段开始讲无监督学习的一种——ICA(Independent Component Analysis, 独立成分分析)。

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斯坦福ML公开课笔记15—隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析

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原文地址：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/38037659