06.6 哪些数据方向对绘图很重要

内容与核心概念

在上一页上,各团体没有现成的正确答案。
选择中心点最分散的方向,该方向对压缩有用,但不需要是一个有意义的标志。
选择直线和分分点使看到简单数据的学习过程成为可能,核查答复不参与更正。
Координаты и расчёт геометрического примера приведены в тексте. Для изменения пространственного рисунка включитеJavaScript.
第一个中心,然后是方向
对于X[N,d],减去每个专题的平均数并接收Xc。在实验室共变量C=XcTXc/N.中,N-1分区给出了另一个规模的二次元值,但在N>1中则给出了相同的等离子切除器。
z
i
=
v
1
T
(
x
i
−
x
ˉ
)
,
x
^
i
=
x
ˉ
+
z
i
v
1
.
z_i=v_1^T(x_i-\bar x),\qquad
\hat x_i=\bar x+z_iv_1.
z
i
​
=
v
1
T
​
(
x
i
​
−
x
ˉ
)
,
x
^
i
​
=
x
ˉ
+
z
i
​
v
1
​
.
对于点(t,5t)t = 2, - 1.0,1.2 平均0.C=[2.1],[1.5]],egenvalue 2.5和0.。主轴为比例[2,1],正态矢量[2.1/G5],所有点都必须在一个单一的、明确无误的坐标内重新确定:数据集位于一条直线上。
实验。
添加全部 y 等值抵消 。 集中化应该将它从共变中去除, 恢复点应该保存新中心 。 加一个横向扰动 : 将出现第二个二次元值和非零误差 Frank1。 PC 符号可能转弯而不改变投影; 等同的 eiggenalue , 方向并不独特 。
边界。
五氯苯甲醚正在寻找分散, 而不是目标或“ 真相 ” 。 一个大吵闹的标志可以成为第一个组成部分 。 测试时适合的平均值/ 基点可以造成渗漏。 下一步是学习在模型中建立非线性标志 :
人工神经元
.
points=[[t,.5*t] for t in [-2,-1,0,1,2]]
C=[[sum(row[i]*row[j] for row in points)/5 for j in range(2)] for i in range(2)]
assert C==[[2,1],[1,.5]]
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
五氯苯甲醚不使用目标,也不承诺语义重要性。
构建一个更复杂模型的一个要素是什么样子?
第06章Python实例
学术基础