We read every piece of feedback, and take your input very seriously.
To see all available qualifiers, see our documentation.
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
はじめまして。東大の柳澤と申します。 わかりやすい資料を作成していただいており、ありがとうございます。
資料をさらっと8章まで通読した中で、気になった点が幾つかありますので、issueとして共有いたします。ページ数は Version 1.1 2019/12/28 に準拠しています。
sklearn.decomposition.PCA()
transform()
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
はじめまして。ご指摘ありがとうございます。
p.53はPCAにはPCRあるからおかしいだろうと思っていたので修正しておきます。
Sorry, something went wrong.
#95
6452f24
yanagisawa-san, kzfm-san Issueありがとうございます。PCAに関する部分修正いたしました。
@iwatobipen さん、早速のご対応ありがとうございました。
p.30 も修正しました
3c5d728
@kzfm さんも、ありがとうございました! またしばしば確認いたしますので、何か気付いたらissue立てたり、場合によってはpull request投げるなどさせていただきます。よろしくお願いいたします。
iwatobipen
No branches or pull requests
はじめまして。東大の柳澤と申します。
わかりやすい資料を作成していただいており、ありがとうございます。
資料をさらっと8章まで通読した中で、気になった点が幾つかありますので、issueとして共有いたします。ページ数は Version 1.1 2019/12/28 に準拠しています。
sklearn.decomposition.PCA()
にはtransform()
メソッドがあり、既に作成された主成分空間に新たな化合物を投影することが可能です。The text was updated successfully, but these errors were encountered: