本文旨在为产品经理们解释ChatGPT背后的原理及其应用，帮助理解其对现代对话系统发展的影响。通过简化技术性语言，我们将深入探讨ChatGPT如何利用预训练模型、生成式任务和转换器架构来实现高效互动。

上一期我们解读了【相关性热图】的定义、用途和具体案例等。今天，我们接着来解读【PCA图】~ PCA（主成分分析图）是以“降维”为核心，把多指标的数据用少数几个综合指标（主成分）替代，还原数据最本质特征的数据处理方式，用于展示多元数据的主要 ...

该研究测定了采自中国东南沿海四个地区（宁德、惠州、湛江和防城港）的166份近江牡蛎样品中52种元素含量，结果显示，其中51种元素在区域间具有显著差异（P < 0.05），然而主成分分析（PCA）未能明确划分牡蛎的地理来源。基于线性判别分析（LDA）、偏最小二 ...

特征提取是将数据从高纬度转换到低纬度。广为熟知的主成分分析算法就是特征提取的方法。 2.21 PCA主成分分析 主成分分析将多个有一定相关性的指标进行线性组合，以最少的维度解释原数据中尽可能多的信息为目标进行降维，降维后的各变量间彼此线性无关 ...