参考链接:http://pinkyjie.com/2011/02/24/covariance-pca/ PCA的本质其实就是对角化协方差矩阵. PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,但这个投影可不是随便投投,要遵循一个指导思想,那就是:找出最能够代表原始数据的投影方法. "最能代表原始数据"希望降维后的数据不能失真,也就是说,被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据. 1:冗余,就是去除线性相关的向量(纬度),因为可以被其他向量代表,这部分信息量是多余的. 2

本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume

# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate

一．PCA基础 线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,我们是将数据的主成分(包含信息量大的维度)保留下来,忽略掉对数据描述不重要的成分.即将主成分维度组成的向量空间作为低维空间,将高维数据投影到这个空间上就完成了降维的工作. 在 PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向.该过程一直重复,重复次数为原始

Problem Description 作为杭电的老师,最盼望的日子就是每月的8号了,因为这一天是发工资的日子,养家糊口就靠它了,呵呵 但是对于学校财务处的工作人员来说,这一天则是很忙碌的一天,财务处的小胡老师最近就在考虑一个问题:如果每个老师的工资额都知道,最少需要准备多少张人民币,才能在给每位老师发工资的时候都不用老师找零呢? 这里假设老师的工资都是正整数,单位元,人民币一共有100元.50元.10元.5元.2元和1元六种. Input 输入数据包含多个测试实例,每个测试实例的第一行是一个整

因子分析和主成分分析的异同点: 1.主成分分析仅仅是一种数据变换而不假设数据矩阵有什么样的结构形式 因子分析假定数据有特定的模型,而且齐总的因子满足特定的条件 2.因子分析和主成分分析都是从相关矩阵出发,找出解决问题的方法. 因子分析是利用主成分分析法从相关矩阵中提取公因子,公因子个数q小于变量个数p,这q个不同因子对同一变量Z,所提供的变量总方差作说明,其分析模型为Z=AF+$ 主成分分析是利用p个主成分说明p个变量的总方差,其分析模型为Y=AX 或 X=A-1Y 3.因子分析和主成分分析模型

并且SVD分解也适用于一般的矩阵. 主成分分析可以简单的总结成一句话:数据的压缩和解释.常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标,并且给综合指标所包含的信息以适当的解释.在实际的应用过程中,主成分分析常被用作达到目的的中间手段,而非完全的一种分析方法. 可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分,以及每个主成分与原来变量之间线性组合关系式.但是细心的朋友会发现,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始

看完了ICA的一整套原理介绍后,感觉完整的介绍和andrew ng的课程中的ICA特征提取关系不是很大:在ICA的理论中,主要用于盲源分离的,也就是混合的观测数据X,通过一个正交的且其范数为1的分离矩阵W(其实是实现旋转变换),分解为相互独立的原始信号数据S=WX.(这里要求S,W,X都为n*n的矩阵) 学习完成后自己有一些理解和不解. 数据处理 在实际的造作过程中,先通过均值削减和白化操作(也可通过PCA降维),把观测数据X变为一个,各个维数之间相互独立的新数据Z:让Z通过矩阵W分解为S,S=

今天看工作看代码突然有了以下设想: /** * Created by zq on 2017/5/25. * 抽象类 */ public abstract class AbstractC { public void C(){ D(); System.out.println("C_1"); E(); } public abstract void D(); // { // System.out.println("C_1"); // } public abstract vo

简述Spring及配置 Spring最主要的思想就是IoC(Inversionof Control,控制反转),或者成为DI(Dependency Injection,依赖注入) 一.springMVC的工作原理 1.客户端发出一个http请求给web服务器,web服务器对http请求进行解析,如果匹配DispatcherServlet的请求映射路径(在web.xml中指定),web容器将请求转交给DispatcherServlet. 2.DipatcherServlet接收到这个请求之后将根据

Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree. Note:  You may assume that duplicates do not exist in the tree. 利用前序和中序遍历构造二叉树的思想与利用中序和后续遍历的思想一样,不同的是,全树的根节点为preorder数组的第一个元素,具体分析过程参照利用中序和后续构造二叉树.这两道题是从二叉树的前序遍历.中序遍历.后续遍历这三种遍

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

Hello,我是你们人见人爱花见花开的小花.又和大家见面了,今天我们来聊一聊多视图学习利器------CCA. 一 典型相关分析的基本思想 当我们研究两个变量x和y之间的相关关系的时候,相关系数(相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究线性的单相关系数)是最常用的变量:其中Sxx为标准差. 那我们如何研究两组变量之间的相关关系呢?比如(X1,X2,X3)与(y1,y2)

第五次团队作业 序言 所属课程 https://edu.cnblogs.com/campus/xnsy/2019autumnsystemanalysisanddesign 作业要求 https://www.cnblogs.com/harry240/p/11524169.html Git地址 https://github.com/15881450273/xiyousmart_cloudplatform.git 团队名称 卓越Code 作业目标 (1)团队成员的学号列表: (2)给出发布地址以及安装

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行. 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)BandingBox左

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母

做了几个基于Flash平台的3D的项目,一路走来收获颇多.Away3D作为一个开源的Flash3D引擎,在3D页游领域,无疑是当前OGRE在国内的地位. 翻译出了多年前做Away3D中国社区的时候翻译的一篇文章,以此记录这段难忘的经历! 什么是Away3D?(What is Away3D?) Away3D是一个开源的,基于Flash平台的实时3D引擎.这个项目最初是由Alexander Zadorozhny和 Rob Bateman 在2007年开始的.没想到这一发就不可收拾.下面是一些Away

泛化的ICP算法,通过协方差矩阵起到类似于权重的作用,消除某些不好的对应点在求解过程中的作用.不过可以囊括Point to Point,Point to Plane的ICP算法,真正的是泛化的ICP.牛! 近似特征值计算 这个的原理被想复杂了,就是特征值分解的逆步骤,形成了三个正交的向量,epsilon是最小的特征值,法向量是最小的特征向量. 本来求法向量的过程就是根据近邻的k个点,利用主成分分析PCA进行计算得到特征值最小的那个特征向量作为法向量. /** \brief Compute GIC

Mahalanobis距离是用来度量一个点P和一个分布D之间的距离,它是衡量点P与分布D的均值之间存在多少个标准差的一个多维泛化版本. 如果P就位于分布D的均值处,则该距离为0:该距离随着P的偏离均值开始逐步增大. 由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scal

简述FrameBuffer,RenderBuffer,Depth Buffer,Framebuffer attachment,Stencil buffer的关系 简述利用OpenGL执行图像叠加(大PNG图像叠加有alpha通道的小PNG图像),写出步骤 列出着色器的四个内置变量和十个内置函数 OpenGL如何处理浮点的不精确问题(即如何避免多次计算不一致的问题) 三维纹理如何存储?和二维纹理有什么区别? 如何加速GPU和CPU之间的数据传输速率? 用OpenGL渲染二维图像,除去在一个平面上贴

引用张图,简单粗俗的解释下 Native App.Web App 和 Hybrid App Navtie App: 使用平台系统提供的原生语言来编写的 App,如果Android用java,ios用objective-c,windows c++等 Web App:主要使用 Web 技术js/html/css进行编写,运行在各平台系统浏览器或浏览器组件中 Hybrid App:混合使用前面两种技术,部分代码以 Web 技术编写,部分代码由某些 Native Container 承担(如 Phong