斯坦福ML公开课笔记——主成分分析

问题导读

1.PCA解决的是什么问题？

2.怎么定义PCA模型？

上一篇笔记中，介绍了因子分析模型，因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据，所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法，它基于一个概率模型，使用EM算法来估计参数。

本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一种降维方法，但是该方法比较直接，只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频，该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解，已写入笔记13，本篇只是后半部分的笔记，所以内容较少。

更多资源：11章机器学习：斯坦福ML公开课笔记

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好帖子，学习了。