🤖LayneH@LayneH

“随机初始化的目的是symmetric break. Coursera 的课上应该有提到. 【 在 bdyzhy9527 的大作中提到: 】 : 也就是说局部感知域应该是一个5×5的3元素list而不是一个数值点阵对嘛？ : 另外为什么权重初始化要随机呢 : 随机的单位又是多少呢？ : .................…”

“http://stackoverflow.com/questions/10420648/complex-eigen-values-in-pca-calculation 【 在 zcldoris 的大作中提到: 】 : 谢谢！还想问一下，用PCA降维之后数据变成了虚数，绘制图形的时候怎么处理呢？直接绘制会报错。 :”

“lowDDataMat * redEigVects.T 就是你把数据从高维映射到低维的逆过程. 最后 + meanVals 是因为刚开始降维的时候减掉了meanVals,所以重构的时候要加回去 你的目的是降维的话,到lowDData的步骤就结束了,后面的步骤是用于其他用途的(数据预处理去噪声之类的)”

“http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=&att=&area=life&numAtt=&numIns=&type=&sort=nameUp&view=table UCI的数据集。 【 在 CrazyBean 的大作中提到: 】 : 顶起来，一直没…”

“好的。谢谢啦 【 在 AKAYAyy (soul) 的大作中提到: 】 : 然而我也没实现出来，就水水的写了一下。 : 觉得如果可以就把算法推一遍吧。。感想应该就是对论文里方法的理解吧。比如说里面用到的什么特征子是什么效果有什么优点啊balabala。网上可能有不少前人的经验总结，都可以看看的。”

“感觉你们老师逼格有点高.. PS 给点建议呗? 【 在 AKAYAyy (soul) 的大作中提到: 】 : 表示写感想挺好的。。我找的都直接让我实现=_=”