0


随机PCA算法与遗憾的界限,在尺寸的对数

Randomized PCA Algorithms with Regret Bounds that are Logarithmic in the Dimension
课程网址: http://videolectures.net/mlss06tw_warmuth_rparb/  
主讲教师: Manfred K. Warmuth
开课单位: 加州大学
开课时间: 2007-02-25
课程语种: 英语
中文简介:
我们设计了一种用于主成分分析的在线算法。实例投影到概率选择的低维子空间中。总预期二次近似误差等于事后所选择的最佳子空间的总二次近似误差加上一些额外的术语, 这些术语在子空间的维数上呈线性增长, 但在维数上是对数的。实例。
课程简介: We design an on-line algorithm for Principal Component Analysis. The instances are projected into a probabilistically chosen low dimensional subspace. The total expected quadratic approximation error equals the total quadratic approximation error of the best subspace chosen in hindsight plus some additional term that grows linearly in dimension of the subspace but logarithmically in the dimension of the instances.
关 键 词: 主成分分析的线算法; 低维子空间; 子空间维数
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2020-06-15:wuyq
阅读次数: 86