主成分分析

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== Introduction ==
== Introduction ==
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引言
【原文】:Principal Components Analysis (PCA) is a dimensionality reduction algorithm
【原文】:Principal Components Analysis (PCA) is a dimensionality reduction algorithm
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implement '''whitening''', which is an important pre-processing step for many
implement '''whitening''', which is an important pre-processing step for many
algorithms.  
algorithms.  
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【初译】:主成分分析是一种能够极大提升非监督学习速度的数据降维算法。更重要的,理解主成分分析算法对于学习implement whitening有很大的帮助,而implement whitening算法是一种很重要的预处理算法。
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【一审】:主成分分析是一种能够极大提升非监督学习速度的数据降维算法。更重要的,理解主成分分析算法将使我们能使用白化方法,白化处理是一种很重要的预处理算法。
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【二审】:主成分分析(PCA)是一种能够极大提升非监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是,理解PCA算法,对实现白化算法有很大的帮助,很多算法都先用白化算法作预处理步骤。
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Suppose you are training your algorithm on images.  Then the input will be
Suppose you are training your algorithm on images.  Then the input will be

Revision as of 19:21, 11 March 2013

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