PCA1 [Machine Learning] Dimensionality Reduction(PCA) 해당 내용은 Andrew Ng 교수님의 Machine Learning 강의(Coursera)를 정리한 내용입니다. [Data Compression] 엄청 많은 feature가 있는 training set이 있다고 하자. 그리고 그 중에서 아래와 같이 cm와 inch의 feature만을 뽑아서 그래프로 나타내보았다. 이와 같이 cm와 inch는 길이에 대한 feature이며, 두 feature가 연관성이 높다고 볼 수 있다. 우리는 2차원의 data를 1차원으로 줄여서 합칠 수 있다. 이렇게 차원을 줄이면 data의 양이 감소해서 사용되는 메모리를 절약할 수 있으며 학습 알고리즘의 속도를 높여준다. 3차원에서 2차원으로 감소하는 것은 위와 같다. feature \(x_1, x_2, x_3\)을 2차원의 평.. 2020. 8. 27. 이전 1 다음
