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菊安酱的直播间：
菊安酱的机器学习第12期
菊安酱的直播间：
每周一晚8:00 菊安酱和你不见不散哦~(^o^)/~
更新日期：2019-1-21
作者：菊安酱
课件内容说明：
本文为作者原创，转载请注明作者和出处
如果想获得此课件及录播视频，可扫描下方二维码，回复k进群
若有任何疑问，请给作者留言。
完整版视频及课件：/course/966
菊安酱 机器学习实战第12期：降维算法 1
菊安酱的直播间：
12期完整版课纲
直播时间：每周一晚8:00
直播内容：
时间 期数 算法
2018/11/05 第1期 k-近邻算法
2018/11/12 第2期 决策树
2018/11/19 第3期 朴素贝叶斯
2018/11/26 第4期 Logistic回归
2018/12/03 第5期 支持向量机
2018/12/10 第6期 AdaBoost 算法
2018/12/17 第7期 线性回归
2018/12/24 第8期 树回归
2018/12/28 第9期 K-均值聚类算法
2019/01/07 第10期 Apriori 算法
2019/01/14 第11期 FP-growth 算法
2019/01/21 第12期 降维算法之PCASVD
菊安酱 机器学习实战第12期：降维算法 2
菊安酱的直播间：
降维算法之PCASVD
一、为什么要进行降维？
大家都知道，在低维下，数据更容易处理，但是在通常情况下我们的数据并不是如此，往往会有很多的特征，进而就
会出现很多问题：
(一) 多余的特征会影响或误导学习器
(二) 更多特征意味着更多参数需要调整，过拟合风险也越大
(三) 数据的维度可能只是虚高，真实维度可能比较小
(四) 维度越少意味着训练越快，更多东西可以尝试，能够得到更好的结果
(五) 如果我们想要可视化数据，就必须限制在两个或三个维度上
因此，我们需要通过降维（dimensionality reduction）把无关或冗余的特征删掉。
降维的方法主要有：
这一期的内容，我们主要讲解PCA和SVD。
菊安酱
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