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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。7月13一个不平凡的日子，3点起床去海淀医院吊瓶，7点到家补觉。全天共接到10电话（其中1个是骚扰）。13点到单位办请假手续，15点去乐成产品部参观并开会，里面样衣样鞋真多，真想拿几件走。
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因子分析、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）——斯坦福CS229机器学习个人总结（六）[通俗易懂]因子分析是一种数据简化技术，是一种数据的降维方法。因子分子可以从原始高维数据中，挖掘出仍然能表现众多原始变量主要信息的低维数据。此低维数据可以通过高斯分布、线性变换、误差扰动生成原始数据。因子分析基于一种概率模型，使用EM算法来估计参数。主成分分析（PCA）也是一种特征降维的方法。学习理论中，特征选择是要剔除与标签无关的特征，比如“汽车的颜色”与“汽车的速度”无关；PCA中要处理与标
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