%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

如果B表符合条件的记录数大于1条,就会出现1:n的情况,这样left join后的结果,记录数会多于A表的记录数. 例如:member与member_login_log表的结构如下,member记录会员信息,member_login_log记录会员每日的登入记录.member表的id与member_login_log表的uid是对应关系. member 表 member_login_log 表 查询member用户的资料及最后登入日期:如果直接使用left join       select a

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

Oracle查询库中记录数大于2千万的所有表 假如当前用户拥有select any table权限,则可以使用下列sql语句: select table_name, num_rows from dba_tables t where t.owner = upper('hr') and num_rows > 20000000; 或 select table_name, num_rows from all_tables t where t.owner = upper('hr') and num_row

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了,而是使用了一个索引模板的东西 curl -XPUT 'http://10.27.12.16:9200/_template/template_http_request_record' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index_patterns": ["record_*"],"settings&qu

主成分分析 PCA 协方差矩阵 假设我们有 \[ X = \begin{pmatrix}X_1\\X_2\\\vdots\\X_m\end{pmatrix}\in\mathbb{R}^{m\times n} \] 那么协方差矩阵 \[ C_x= \dfrac{1}{n-1}XX^T = \dfrac{1}{n-1}\begin{pmatrix}X_1X_1^T & X_1X_2^T & \cdots & X_1X_m^T\\X_2X_1^T & X_2X_2^T&\

参考:http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/18219237

主要内容: 解决MDP问题的算法: 离散化: 模型MDP的同化型: (model/similator) 拟合值迭代算法: Q函数: 近似政策迭代: 笔记转自:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8252969 连续状态的MDP 之前我们的状态都是离散的,如果状态是连续的,下面将用一个例子来予以说明,这个例子就是inverted pendulum问题 也就是一个铁轨小车上有一个长杆,要用计算机来让它保持平衡(其实就是我们平时玩杆子,放在手

当用elasticsearch进行深度分页查询时的size-from大于10000的时候,就会报错“”, 官方推荐是scroll查询返回结果是无序的不满足业务需求,所以还是通过设置最大返回结果数来达到我们的目的 然后我们可以通过以下方法设置: 第一种:curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 100000000}}‘ 第二种:在config/e

应用一:环形图和饼图嵌套 先说明一下内部文件分布: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdGV4dGJveQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 注意输入数组的格式(不是一般Javascript 的数组格式,而是有点像json 的样子),代码例如以下: profiles_pie_weibo

You are given an N × N matrix. At the beginning every element is 0. Write a program supporting 2 operations: 1. Add x y value: Add value to the element Axy. (Subscripts starts from 0 2. Sum x1 y1 x2 y2: Return the sum of every element Axy for x1 ≤ x