机器学习应用:降维算法与案例解析
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在机器学习中,降维的意义在于提取有效信息,摒弃无用信息。降维算法与回归算法、聚类算法等算法不同,其目标是将向量投影到低维空间进而达到分类或可视化等目的。
本门课程,我们将深入学习降维算法中的线性判别分析与主成分分析方法,我们将通过基本概念、数学公式推导与优化目标三部分初步建立对LDA和PCA方法的认知,然后通过两个项目实例掌握两类方法的具体操作。
通过学习本课程,将在掌握降维算法如何在实际数据集中的应用的同时,对机器学习及其应用领域有进一步的了解。
课程有效期:
自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式:
课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。