## 机器学习-降维 黄海广 副教授 2022年02月 ## 本章目录 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) ### 1. 降维概述 ## 01 降维概述 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) ### 1. 降维概述 维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。 ### 2. SVD(奇异值分解) 01 降维概述 ## 02 SVD(奇异值分解) 03 PCA(主成分分析) ### 2. SVD(奇异值分解) 奇异值分解 (Singular Value Decomposition，以下简称 SVD) 是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。 SVD可以将一个矩阵 matrix), 一个对角矩阵 $ \Sigma $ (diagonal matrix), 一个正交矩阵V的转置。 ### 2. SVD(奇异值分解) 假设矩阵 A 是一个 $ m \times n $ 的矩阵，通过SVD是对矩阵进行分解， 那么我们定义矩阵 A 的 SVD 为: $$ A=U\Sigma V^{\mathrm{T}} $$ ![Image](/uploads/docum

同比，环比，周期性 • 自相关系数，变异系数 ## 时间序列的拟合特征 • 移动平均算法 • 带权重的移动平均算法 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法 • 三次指数移动平均算法 • 奇异值分解算法 • 自回归算法 • 深度学习算法 ## 时间序列的分类特征 • 熵特征 • 值分布特征 • 小波分析特征 ## 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 ( RF, GBDT, XGBoost

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