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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。
🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-787762.html
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【问题引入】 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可
如上图所示，一共有4个属性，身高（ m为单位），身高（cm）,时速（每小时公里），时速（每小时里），身高的两个属性是相关的，时速的两个属性也是相关的，我们把四组具有相关性的变量转换成了两组不相关的变量，我们把转换后的这2组变量称为它的主成分。说白了，就
在机器学习 （ML） 中，一些最重要的线性代数概念是奇异值分解 （SVD） 和主成分分析 （PCA）。收集到所有原始数据后，我们如何发现结构？例如，通过过去 6 天的利率，我们能否了解其构成以发现趋势？ 对于高维原始数据，这变得更加困难。这就像
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本文主要讲解主成分分析析法（PCA）的python实现，后续会跟进实例分析 主成分分析PCA是一种应用广泛的和降维方法，对其实现做以下归纳 导入包 定义计算协方差矩阵函数 X为输入的数据，m为样本数据的条数，也就是X的行数。 对X进行标准化，方法为：减去均值除以方差，这
PCA 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种线性降维算法，也是一种常用的数据预处理（Pre-Processing）方法。它的目标是是用方差（Variance）来衡量数据的差异性，并将差异性较大的高维数据投影到低维空间中进行表示。绝大多数情况下，我们希望获得两个
