降维吴恩达机器学习笔记
时间: 2023-07-31 07:07:03 浏览: 85
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。
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