pca操作規(guī)程？，是一個(gè)重建的尺寸特征。在主元分析中，數(shù)據(jù)從原始坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到新的坐標(biāo)系。新坐標(biāo)系的選擇與數(shù)據(jù)本身密切相關(guān)。PCA的操作過程大致如下：求平均，即減去每個(gè)特征的平均值，計(jì)算協(xié)方差矩陣，計(jì)算

pca操作規(guī)程？

，是一個(gè)重建的尺寸特征。在主元分析中，數(shù)據(jù)從原始坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到新的坐標(biāo)系。新坐標(biāo)系的選擇與數(shù)據(jù)本身密切相關(guān)。PCA的操作過程大致如下：求平均，即減去每個(gè)特征的平均值，計(jì)算協(xié)方差矩陣，計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，將特征值由大到小排序，保留最大的特征向量，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成由特征向量。

要如何開始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語言的。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆]有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開始，我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí)，我會直接復(fù)制它。一周后，演示會出來。在這個(gè)時(shí)候，你會發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進(jìn)無休止的書堆里，練習(xí)和做項(xiàng)目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機(jī)會我會繼續(xù)討論

Python有以下發(fā)展方向：

除了基本的Python編程知識，還需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等

除了基本的Python編程知識，還需要了解HTTP協(xié)議、簡單的HTML，等等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉spark等

除了基本的python編程知識，還需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等

除了基本的python編程知識，除了基本的python編程知識外，還需要熟悉CI/CD連續(xù)編譯、連續(xù)集成、Jenkins、k8s等