为什么要做降维：
提高计算效率
留存有用的特征，为后续建模使用
在项目中实际拿到的数据，可能会有几百个维度（特征）的数据集，这样的数据集在建模使用时，非常消耗计算资源，所以需要通过使用降维方法来优化数据集
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
用途：数据预处理中的降维，分类任务（有监督问题）
目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分
将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的 k 维子空间中，同时保持区分类别的信息
原理：投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近
2021-07-07 15:03:37
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'跟着佐大学OpenWrt开发入门培训班'适合学生、爱好者、职场新人，入门班主要作用是带大家梳理知点从整体上认识OpenWrt。授课方式采用的是观看预录的视频，你可以在任意时间段内观看。配合线上的答疑，可以让你更快的进步。
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2021-06-28 16:06:18
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阿里天池安全Ai挑战者计划图像篡改检测
博主此次比赛rank23
这是在在学校做宣讲时的材料
包括深度学习入门指导，比赛所需知识获取方式，常见比赛类型解读以及此次比赛的TOP选手方案解读
2021-06-22 18:06:00
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《机器学习入门——MATLAB实战与应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & Action in MATLAB")
2021-06-07 17:02:15
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《机器学习入门——MATLAB实战与应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & Action in MATLAB")
2021-06-07 17:02:15
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