當(dāng)前位置： OFweek 人工智能網(wǎng) > 標(biāo)簽 > PCA

PCA

最新資訊

PCA和SVM是什么？該如何建立人臉識(shí)別模型？

在本文中，我們將使用主成分分析和支持向量機(jī)來(lái)建立人臉識(shí)別模型。首先，讓我們了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于探索性數(shù)據(jù)分析和建立預(yù)測(cè)模型，它通常用于降維，通過(guò)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到前幾個(gè)主成分上，以獲得低維數(shù)據(jù)，同時(shí)盡可能保留數(shù)據(jù)的變化

Python PCA SVM 人臉識(shí)別 2020-12-31
人工智能之PCA算法

前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法。

人工智能AI 機(jī)器學(xué)習(xí)ML PCA算法 2018-06-18

相關(guān)標(biāo)簽換一批

最新活動(dòng)更多 >