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分类问题与ctr预估_邓力_非线性回归_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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from "http://deePIearning. Stanford. edu/wiki/index. php/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E %90" 白化 From Ufldl Contents -1介绍 ?2 2D的例子 ?3 ZCA白化 ?4正则化 ■ 5中英文对照 ?6中文译者 介绍 我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤, 这个预处理过 程称为白化(一些文献中也叫SPhering)。举例来说,假设训练数据是图像,由 于图像中相邻像素之间具有 很强的相关性,所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低 输入的冗余性;更正式的说,我们希望 通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质:(i)特 征之间相关性较低;(ii)所有特征具有相同的方 差。 2D 的例子 下面我们先用前文的2D例子描述白化的主要思想,然后分别介绍如何将白化与平滑和PCA相结 合。 如何消除输入特征之间的相关性?在前文计算.., J. ; 时实际上已经消除了输入特征
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