课程链接: https://www.coursera.org/learn/pca-machine-learning
近年来，机器学习技术飞速发展，数据降维成为提升模型性能和效率的关键技术之一。为帮助学者和开发者深入理解PCA（主成分分析）这一基础算法，我强烈推荐Coursera上的《Mathematics for Machine Learning: PCA》课程。本课程由浅入深，从数学基础出发，系统讲解了PCA的几何原理及其实现过程，非常适合具有一定数学和编程基础的学习者。课程内容丰富，包括数据集的统计基础、向量的内积与几何关系、正交投影以及PCA的详细推导过程。通过课程中的实践操作（如Jupyter Notebook编程练习），你不仅能理解PCA的数学原理，还能掌握实际编码技巧，将理论应用到实际数据处理场景中。无论你是数据科学初学者，还是希望提升机器学习技能的开发者，这门课程都值得一试。学习完毕后，你将具备使用PCA进行数据降维、特征提取的能力，为后续深度学习或复杂模型打下坚实基础。