1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基

LDA, Linear Discriminant Analysis,线性判别分析.注意与LDA(Latent Dirichlet Allocation,主题生成模型)的区别. 1.引入 上文介绍的PCA方法对提取样本数据的主要变化信息非常有效,而忽略了次要变化的信息.在有些情况下,次要信息可能正是把不同类别区分开来的分布方向.简单来说,PCA方法寻找的是数据变化的主轴方向,而判别分析寻找的是用来有效分类的方向.二者侧重点不同.在图1.1可以看出变化最大的方向不一定能最好的区分不同类别. 图1.1

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

已迁移到我新博客,阅读体验更佳LDA && NCA: 降维与度量学习 代码实现放在我的github上:click me 一.Linear Discriminant Analysis(LDA) 1.1 Rationale         线性判别分析(LDA)是一种监督学习的分类和降维的方法,但更多是被用来降维.LDA的原理是让投影后同一类中数据的投影点之间尽可能地靠近,而类不同类别中数据的类别中心之间的距离尽可能远,用一句话概括就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".

线性判别分析LDA详解 1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距

1. LDA是什么 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA.也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域. 基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. LDA的目标:  

1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距离最小.类内间距离最大(

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

何谓“主题”呢?望文生义就知道是什么意思了,就是诸如一篇文章.一段话.一个句子所表达的中心思想.不过从统计模型的角度来说, 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的,并认为一篇文章.一段话.一个句子是从一个概率模型中生成的. D. M. Blei在2003年(准确地说应该是2002年)提出的LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型(翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型)让主题模型火了起来, 今年3月份我居然还发现了一个专门的LDA的R软件包(7月份有更新),可见主题模

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim

文/怡文圣美 这篇文章可以帮你解决下面三个问题: 不能直连服务器, 要先登陆跳板机, 造成客户端工具无法连接服务器. 服务器没有公网IP, 且只允许公司IP访问, 要在家里操作要先远程桌面到工作机再登陆服务器, 速度很慢又不稳定. 你有一台公网服务器, 希望能借它牵线搭桥. 用最简单的办法为服务器增加代理功能. 一. SSH隧道技术 要解决本文开头的三个问题, 最佳方案肯定是ssh隧道. 什么是ssh隧道呢? 请参考阮一峰老师写的SSH原理与运用(二):远程操作与端口转发. 阮一峰老师说到, s

篇一:WPF常用知识以及本项目设计总结:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf.html 篇二:基于OneNote难点突破和批量识别:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf1.html 篇三:批量处理后的txt文件入库处理:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf2.html 篇四:关于OneNote入库处理以及审核:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/wpf3.html [

一.前言 相信大家平时肯定会收到朋友发来的链接,打开一看,哦,需要投票.投完票后弹出一个页面(恭喜您,您已经投票成功),再次点击的时候发现,啊哈,您的IP(***.***.***.***)已经投过票了,不能重复投票.这时候,我们可能会想,能不能突破ip地址的限制进行刷票呢?有了这样的想法,那就去做吧,下面我将介绍我这个简单的刷票系统,仅供有需求的园友们参考. 二.系统设计 系统主要实现的是突破IP限制进行刷票,其中,由IP采集模块负责从互联网上爬取代理IP,放入阻塞队列,该任务会定期执行.之后由

开源版是 FineUI 的基石,从 2008 年至今已经持续发布了 120 多个版本,拥有会员 15,000 多位,捐赠会员达到 1,200 多位.   FineUI(开源版)v4.2.2 是 8 年来的第 125 个版本,对表单.表格进行底层结构的重要调整,使其更简单更易于扩展,同时官网示例数也突破 300 个!   v4.2.2主要更新内容: 1. 单元格编辑底层传输数据优化(但是不影响上层函数:GetModifiedDict.GetNewAddedList.GetDeletedList)

庆祝一下!经过社区老司机的带路,昨天提交了第一个ceph pull request.实现了从0到1的突破,希望再接再厉提交更多代码到社区,为社区发展贡献一点自己力量. 提交的第一个被社区fix的bug:http://tracker.ceph.com/issues/16654 提交的第一个 pull request : https://github.com/ceph/ceph/pull/12664, 等待被社区接受中-- 顺便在这里总结一下提交Ceph代码的流程和规范. 正常流程 应该是track

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100

本文地址:http://www.cnblogs.com/likeli/p/5719230.html 前言 本文不提供任何搭梯子之类的内容,我在这里仅仅讨论网络爬虫遇到的IP封杀,然后使用Tor如何对抗这种封杀.作为一种技术上的研究讨论. 场景 我们编写的网络爬虫全网采集的时候总会有一些网站有意识的保护自己的网站内容,以防止网络爬虫的抓取.常见的方式就是通过身份验证的方式来进行人机识别.也就是在登陆(查询)的入口增加或者加固防御.这些防御有那些呢?我目前见到的有:各种验证码.参数的加密.在前端JS

简单爬虫,突破复杂验证码和IP访问限制 文章地址:http://www.cnblogs.com/likeli/p/4730709.html   好吧,看题目就知道我是要写一个爬虫,这个爬虫的目标网站有一些反爬取意识,所以就有了本文了. 我先说说场景吧: 由于工作需要,平时有一大堆数据需要在网上查询,并归档存库.某次,这种任务也给我安排了一份.观察了一网站,我的第一反应就是用爬虫取抓取.这种机械的工作何必人工呢? 由于这家网站有反爬虫的意识,做了些工作,给我的爬虫去爬取数据造成了某些麻烦. 先列举