課程介紹
降維，高緯度數據轉化爲低緯度的數據，主要是屬性變化。本課程主要講解：k近鄰學習器、低維嵌入、主成成分分析、核化線性降維、流行學習、度量學習。
課程收益
希望大家掌握本課程講解的主要知識點：降維，高緯度數據轉化爲低緯度的數據，主要是屬性變化。本課程主要講解：k近鄰學習器、低維嵌入、主成成分分析、核化線性降維、流行學習、度量學習。
講師介紹
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樂川科技有限公司CEO，人工智能培訓講師，專業從事機器學習與深度學習培訓。參與多個人工智能領域項目，專注於機器學習與計算機視覺領域，長期參與無人駕駛汽車項目，專注研究無人駕駛領域的目標識別與跟蹤，善於人臉識別、物體識別、軌跡跟蹤、點雲識別分析等方向的新算法。
課程大綱
第1章:k近鄰學習
1.k近鄰學習器 8:14
第2章:低維嵌入
1.低維嵌入 16:51
第3章:主成成分分析
1.主成成分分析 20:22
第4章:核化線性降維
1.核化線性降維 6:17
第5章:流行學習
1.流行學習 13:39
第6章:度量學習
1.度量學習 8:59
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