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[GPU] 加速主成分分析 (PCA)

檸檬爸幾年前有分享過一篇主成分分析 (Principle Component Analysis) 原理的文章,由於 PCA 其實就是矩陣的運算,所以非常適合使用分散式運算來做加速,不論是 Spark 或是 GPU 的架構都很適合,Spark MLlib 本身就可以加速 PCA 等機器學習的運算,使用 cuML + GPU 根據 Nvidia Blog 的數據,加速的效果更加明顯,本篇想要紀錄如何導入 GPU 到 PCA 等等傳統的機器學習運算?

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PCA 主成份分析

[ML] PCA 主成份分析

本篇想要介紹一下 Principle Component Analysis, PCA 主成份分析這一個方法背後的數學理論與物理意義,參考的是台大資工系林軒田教授的講義,在林教授的講解過程中,PCA 其實是 Auto-Encoder 中的一個線性特例,如果從 Auto-Encoder 的角度來看 PCA 的話可以更加了解 PCA 主成份分析的物理意義!

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