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A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

  • é equivalente à realização da transformada de Dropout, quando aplicada no conjunto de validação.
  • transforma variáveis discretas em coeficientes descorrelacionados, sendo, também, conhecida como transformada discreta de KLT (Karhunen-Loève).
  • habilita, no modelo, o uso doearly stopping.
  • realiza a transformação de uma variável do domínio do tempo discreto para o domínio da frequência complexa.
  • é utilizada para permitir o sobreajuste nos dados de treinamento.
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