你将收获

希望大家掌握本课程讲解的主要知识点：降维，高纬度数据转化为低纬度的数据，主要是属性变化。本课程主要讲解：k近邻学习器、低维嵌入、主成成分分析、核化线性降维、流行学习、度量学习。

了解算法

适用人群

机器学习之初学者

课程介绍

降维和度量学习是机器学习中的很重要的模块。降维，高纬度数据转化为低纬度的数据，主要是属性变化。本课程主要讲解：k近邻学习器、低维嵌入、主成成分分析、核化线性降维、流行学习、度量学习。

课程目录

推荐

微信公众平台开发入门

38节刘运强

打通Linux脉络系列：进程、线程和调度

4节宋宝华

机器学习数学基础--概率论与数理统计视频教学

7节章琨

OpenGL ES2.0基础

24节张立铜

学会在Linux上编译调试C++项目

32节夏曹俊

【Python】第16周 数据挖掘与机器学习进阶(上)

13节CSDN就业班

王而川老师的其他课程
更多

机器学习之贝叶斯分类器视频教学

王而川 1389人学习

机器学习之集成学习（Ensemble Learning）视频教学

王而川 1506人学习

机器学习算法--集成学习之聚类分析视频教学

王而川 1127人学习

基于以太坊构建区块链网络入门到精通

王而川 1807人学习

实战手写数字识别与人脸识别TensorFlow

王而川 1860人学习