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← Maximal Variance - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 5 created 07/18/2016 by Udacity Robot.

  1. 在刚刚的例子中
  2. 我们将房间数量和住宅面积合并为一个住宅大小特征
  3. 然后我说 先把主要成分如何确定的问题放在一边
  4. 我们暂时假定它是存在的
  5. 现在我就用小区特征作为例子
  6. 为你讲解如何确定主要成分
  7. 首先 我要讲一个词汇
  8. 就是方差 你可能有些疑惑
  9. 因为 你已经知道它的一个定义
  10. 也是非常重要的一个定义
  11. 即一个算法学习的意愿和灵活性
  12. 但我们现在提到的方差是指另外一个意思
  13. 方差也是统计学中的一个术语
  14. 指数据分布的大致差幅
  15. 它与标准偏差有些类似
  16. 你也可以这么理解
  17. 对于一个具有较大方差的特征
  18. 它的样本散布的数值范围极大
  19. 若方差较小
  20. 则各项特征通常是紧密聚集在一起的
  21. 这是一组尚未标记的数据集
  22. 假设这就是我的数据
  23. 我将在数据周边画一个椭圆
  24. 使其包括大部分数据
  25. 椭圆内可能有95% 的数据
  26. 这个椭圆可以用两个数字的参数来表示
  27. 一个是短轴的距离
  28. 一个是长轴的距离
  29. 现在 关键的问题来了
  30. 在这两条线中
  31. 哪一条线所指的方向是数据的最大方差?
  32. 换句话说 哪一个方向上的数据更为分散?
  33. 在你认为正确的一项上打勾