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机器学习——主成分分析（PCA，未完）

略略翻了下书，差点儿窒息在床上…
看了几个博主的笔记，有点儿头疼
不知道是不是神经裂开生成新突触，还是脑细胞坏死前最后的呐喊

重点看了三篇，觉得非常惊艳，易于理解的

先看了主成分分析的原理详解，但还是稀里糊涂的，什么协方差
再看了协方差，还看了协方差矩阵
理解后，再看PCA的数学原理，就会有一种醍醐灌顶的清澈

再次感叹，世界上原来那么多善良的博主造福人类
但看完后，还是自己再梳理一下，就当消磨时间吧

首先，PCA是对数据进行损失较小的降维

降维，降的是特征数，而不是样本量。

在梳理PCA和SVD的降维效果时，忽然又丰富了对SVD的认识，SVD不仅可以降维，还可以压缩数据。
但是深入去分析SVD的降维数学推导，似乎头又有些疼了。。。西批优卡冒烟了吧

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