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  • 太原php培训:ML 工程师需了解的 10 大算法(二)

    发布:太原PHP培训      来源:伯乐在线      时间:2016-08-15

  • 非监督学习

    7. 聚类算法:聚类是将一组对象进行分组,使得同一组(簇)内的对象相似性远大于不同组之间的相似性。

    每一种聚类算法都不太一样,这里有一些:

    基于质心的算法

    基于连通性的算法

    基于密度的算法

    概率聚类

    降维

    神经网络/深度学习

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    8. 主成分分析(PCA):主成分分析是一个统计过程,它使用正交变换,将一组可能相关的变量的一组观测值变换成线性不相关的变量,这些变量称为主成分。

    PCA的应用包括压缩,简化数据使它们更容易学习,可视化。注意,选择是否使用主成分分析,领域知识是非常重要的。当数据充满噪声时,主成分分析是不合适的(主成分分析的所有成分都有很高的方差)。

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    9. 奇异值分解(SVD):在线性代数中,SVD是分解一个实数的比较复杂的矩阵。对于一个给定的m*n的矩阵M,存在一个分解M = UΣV,这里U和V是酉矩阵,Σ是一个对角矩阵。

    PCA 是 SVD 的一个简单应用,在计算机视觉中,第一个人脸识别算法,就运用了 PCA 和 SVD 算法。使用这两个算法可以将人脸表示为 “特征脸”线性组合,降维,然后通过简单的方法匹配人脸的身份;虽然现代的方法复杂得多,但许多仍然依赖于类似的技术。

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    10. 独立成分分析(ICA):独立成分分析是一种统计方法,用来揭示随机变量集测试,信号集中的隐藏因素。独立成分分析为观测到的多变量的集合定义生成模型,它通常作为大型的样本数据数据库。在这个模型中,数据变量被假定为与一些潜在的未知变量的线性混合,混合系统也不知道。潜在变量被假设为非高斯并且相互独立的,它们被称为所观察到的数据的独立成分。

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    ICA 和 PCA 是相关的,但是它是一种更强大的技术,当那些经典的方法完全失效的时候,它能够从数据源中发现潜在的因素。它的应用包括数字图像,文档数据库,经济指标和心理测量。

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