数据预处理
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=== 基于正交化ICA的模型 === | === 基于正交化ICA的模型 === | ||
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对基于正交化ICA的模型来说，保证输入数据尽可能地白化（即协方差矩阵为单位矩阵）非常重要。这是因为：这类模型需要对学习到的特征做正交化，以解除不同维度之间的相关性（详细内容请参考[[Independent Component Analysis | ICA]]一节）。因此在这种情况下，<tt>epsilon</tt>要足够小（比如<math>epsilon = 1e-6</math>）。 | 对基于正交化ICA的模型来说，保证输入数据尽可能地白化（即协方差矩阵为单位矩阵）非常重要。这是因为：这类模型需要对学习到的特征做正交化，以解除不同维度之间的相关性（详细内容请参考[[Independent Component Analysis | ICA]]一节）。因此在这种情况下，<tt>epsilon</tt>要足够小（比如<math>epsilon = 1e-6</math>）。 | ||
