降维吴恩达机器学习笔记

降维是机器学习中常用的技术，用于减少特征空间的维度。吴恩达在他的机器学习课程中也提到了降维的概念。

在降维中，有两种常见的方法：特征选择和特征提取。

特征选择是指从原始特征中选择一个子集作为新的特征子空间。这个选择通常是基于某种评估准则，比如相关性、信息增益等。常见的特征选择算法有前向选择、后向选择和递归特征消除等。

特征提取则是通过某种线性或非线性变换，将原始特征映射到一个低维子空间中。这个变换通常是通过主成分分析（PCA）等方法来实现的。特征提取可以保留数据中的主要信息，并且还可以去除冗余和噪声。

在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据集的特点来选择适当的降维方法。同时，需要注意降维可能会导致信息损失，因此需要权衡降维带来的好处和代价。

以上是关于降维的简要介绍，希望能对你有所帮助！如果你还有其他问题，可以继续提问。

相关问题

吴恩达机器学习笔记2022

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【机器学习 吴恩达】2022课程笔记（持续更新）](https://blog.csdn.net/weixin_45837404/article/details/128709041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第一周）](https://blog.csdn.net/Yang0114_/article/details/127400605)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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吴恩达的机器学习笔记是一门非常受欢迎的机器学习课程，涵盖了机器学习的基本概念和算法。在这门课程中，吴恩达介绍了机器学习的定义和分类。他将机器学习定义为给予计算机学习能力的领域，并介绍了监督学习和无监督学习这两种主要的学习算法。监督学习是指通过给计算机提供样本数据和对应的标签来教导计算机如何完成任务，而无监督学习则是让计算机自己进行学习，没有明确的标签来指导。在这门课程中，吴恩达还介绍了梯度下降算法，并讲解了如何应用梯度下降算法解决不同的机器学习问题。通过学习这门课程，人们可以获得对机器学习的基本理解，并学会应用机器学习算法解决实际问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>