实战演练 —— 降维
3.4 PCA实现
任务介绍：
请使用Numpy实现PCA，定义为一个函数pca()
函数包含两个参数：dataMat数据矩阵和n_components低维维数，并返回在新空间下的数据矩阵lowdMat和转换矩阵tfMat
现已经读取鸢尾花数据iris.csv得到iris，请利用自定义pca()将数据从四维降到二维空间，得到最终的低维数据矩阵iris2d
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机器学习大作业——手写汉字识别
考核说明
总成绩构成：
出勤 （10%）+ 课节作业 （50%） + 项目大作业 （40%）
项目大作业
考核要求：
选定一个适用机器学习技术来解决的现实问题，运用所学的机器学习手段及方法构建一个完整的项目。要包含完整的机器学习要素：任务介绍及机器学习术语描述，数据集中的样本及标签解读，模型设计原理，损失函数设计，优化方法，代码实现，实验结果及分析。
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缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
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我很想要过这样一个温暖的冬天<br> 有一场踩起来嘎吱嘎吱的大雪<br> 有路灯下昏黄得模糊的暖光<br> 有趴在桌下酣睡的猫咪<br> 有热烘烘的烤地瓜<br> 有一壶暖胃的酒<br> 有本想看的书<br> 有窗上的雾<br> 有大毛毯<br> 还有你<br> 再见<br> 玉<br>