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论文笔记7篇图书资料1篇LeetCode3篇算法2篇学习3篇TensorFlow13篇深度学习最优化最新评论【python】sklearn中PCA的使用方法zetjnvc:3、inverse_transform()将降维后的数据转换成原始数据，X=pca.inverse_transform(newX)代码里写错咯，是...
PCA,SVD原理介绍及python下的具体实现及包的调用1.PCA原理介绍2.PCA+SVD原理介绍3.python下编写代码实现PCA+SVD4.python里如何使用成熟的现有PCA包整体调用函数：预处理函数：调用sklearn的包：1.PCA原理介绍详情参见我的上一篇...
1主成分分析PCA原理降维，最大方差因子，协方差，特征向量第一个新坐标轴选择方差最大的方向第二个新坐标轴选择与第一个坐标轴正交且方差最大的方向2计算过程标准化计算协方差计算特征向量、特征值（即贡献方差…
由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。
在这一篇之前的内容是《FactorAnalysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于
调通的RobustPCA和论文1.1为什么使用RPCA?求解被高幅度尖锐噪声而不是高斯分布噪robustPCA算法详解更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.
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