目的：降维的应用、概念、及算法。降维的3个目的：数据压缩、加速算法（缩小特征变量）、数据可视化。降维本身也是一种无监督学习算法。
1. Lesson 115 数据压缩
1. 目的：降维的第一个应用 数据压缩
2. 内容：
1. 降维实际上就是减少特征变量（这里说的降维是针对特征变量进行向量化而言），比如3维降到2维就是指3个特征变量缩小到2个特征变量
2. 当特征变量太多，而且重复度高（相关性高）在数据存储和算法计算量上会造成浪费
2. Lesson 116 数据可视化
1. 目的：降维的第二个应用 数据可视化
2. 内容：当超过3维之后（超过3个变量）无法可视化，只有2维和3维才能得到比较理想的可视化
3. Lesson 117 主成分分析问题规划1
1. 目的：介绍主成分分析算法PCA
2. 内容：
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2. PCA与线性回归不同，前者是点到线的最短垂直距离，后者是点到线的直线距离（垂直于坐标轴）；前者无预测标签（无监督），后者有预测y（有监督）
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4. Lesson 118 主成分分析问题规划2
1. 目的：讲解PCA具体算法
2. 内容：
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2. PCA具体算法步骤
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3. 统计学基本概念，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述。
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4. 协方差及其意义
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5. 协方差矩阵
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5. Lesson 119 主成分数量选择
1. 目的：m维数据降到k维，k值的选择
6. Lesson 120 压缩重现
1. 目的：m维数据降到K维之后，通过K维数据恢复m维数据
7. Lesson 121 应用PCA建议
1. 目的：如何应用PCA及相关建议
2. 内容：
1. PCA错误用法：防止过拟合，防止过拟合正确的做法是正则化
2. PCA不是每个算法中必用的，根据需要选择
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