【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）
1. 特征降维的主要目的1）在实际的项目中经常会遭遇到特征维度非常高的样本（比如图片），往往无法借助于自己领域的知识来构建有效的特征2）在数据表现方面，我们无法观测超过三维的数据2. 常见特征降维的算法是主成分分析：PCAPCA算法核心：把高维度的向量向低维度投影1）去平均值，即每一位特征减去各自的平均值2）计算矩阵协方差和特征向量与特征值3）把特征值从小到大排序4）保留前K个特征值对应的特征向....
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的....
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