1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0.从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列. 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1). Step2:迭代求解X与Y的变换权重(w1,c1).因子(u1,t1),直到收敛 step 2.1:利用Y的信息U1,求X的变换权重w1(w1实现有X0到因子t1的变换,t1=X0*w1)及因子t1.从而将X0的信息用t1来近似表达.        

kf=read.csv('d:/kf.csv') # 读取康复数据kfsl=as.matrix(kf[,1:3]) #生成生理指标矩阵xl=as.matrix(kf[,4:6]) #生成训练指标矩阵x=slxy=xlyx0=scale(x)x0y0=scale(y)y0m=t(x0)%*%y0%*%t(y0)%*%x0meigen(m)w1=eigen(m)$vectors[,1]v1=t(y0)%*%x0%*%w1/sqrt(as.matrix(eigen(m)$values)[1,])v1t

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www

传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

一.什么是Hex 将每一个字节表示的十六进制表示的内容,用字符串来显示. 二.作用 将不可见的,复杂的字节数组数据,转换为可显示的字符串数据 类似于Base64编码算法 区别:Base64将三个字节转换为四个字符,Hex将三个字节转换为六个字节 三.应用场景 在XML,JSON等文本中包含不可见数据(二进制数据)时使用 四.使用 1.将字节数组转换为字符串 /** * 将字节数组转换为字符串 * 一个字节会形成两个字符,最终长度是原始数据的2倍 * @param data * @return *

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特

简介 Nagle算法是以他的发明人John Nagle的名字命名的,它用于自动连接许多的小缓冲器消息:这一过程(称为nagling)通过减少必须发送包的个数来增加网络软件系统的效率.Nagle算法于1984年定义为福特航空和通信公司IP/TCP拥塞控制方法,这使福特经营的最早的专用TCP/IP网络减少拥塞控制,从那以后这一方法得到了广泛应用.Nagle的文档里定义了处理他所谓的小包问题的方法,这种问题指的是应用程序一次产生一字节数据,这样会导致网络由于太多的包而过载(一个常见的情况是发送端的"糊

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

1. Nagel算法        TCP/IP协议中,无论发送多少数据,总是要在数据前面加上协议头,同时,对方接收到数据,也需要发送ACK表示确认.为了尽可能的利用网络带宽,TCP总是希望尽可能的发送足够大的数据.(一个连接会设置MSS参数,因此,TCP/IP希望每次都能够以MSS尺寸的数据块来发送数据).Nagle算法就是为了尽可能发送大块数据,避免网络中充斥着许多小数据块. Nagle算法的基本定义是任意时刻,最多只能有一个未被确认的小段. 所谓“小段”,指的是小于MSS尺寸的数据块,所谓

关于n-gram 语言模型,大部分在这篇博客里 记过了,   SRILM 语言模型格式解读 , 其实看完了,ngram的大概用法都比较清楚了, 但是关于平滑算法,一直很模糊,就晓得一个"劫富济贫" ,也不知 回退 ,插值,折扣,平滑,都说的什么东西,模模糊糊的,找了很多资料,还是看官方文档吧,看具体公式,就明白了.   看全部翻译 参考 :   Ngram 折扣平滑算法 ,本文里夹带着自己的一些理解.  本文档翻译自 srilm 手册ngram-discount.7.html NAME

本文档翻译自srilm手册ngram-discount.7.html     NAME ngram-discount – 这里主要说明srilm中实现的平滑算法   NOTATION a_z         代表以a为起始词,以z为结束词的ngram,其中_代表0个或多个词 p(a_z)     前n-1个词为a_的情况下,第n个词为z的条件概率 a_           n元a_z的前n-1个词构成的前缀 _z           n元a_z的后n-1个词构成的后缀 c(a_z)   n元a_

引言 最近在和同学讨论研究Six Sigma(六西格玛)软件开发方法及CMMI相关问题时,遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题.于是花了几天时间,通过查询相关文献资料,深入研究了一下Monte-Carlo算法,并以实际应用为背景进行了一些实验.      在研究和实验过程中,发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法,在许多实际问题中,都有用武之地.目前,这个算法已经在金融学.经济学.工程学.物理学.计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用.而且这

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如

远程桌面连接 一直有一个现象:关于谷歌优化或只是以谷歌为例谈SEO观点或技术时,经常有读者说,不适用于百度,希望多看到关于百度​​SEO的帖子上一篇利用规范的标签在谷歌排名中陷害竞争对手的帖子,就有好几个读者留言表达了这个意思. 反过来也有,写百度多了,也有读者留言想看到谷歌的搜索引擎优化的内容.当然,数量比希望看百度内容的少多了,毕竟还是做中文网站的多. 两种情况都隐含着一个前提:SEO有两种(或更多种),一个是百度搜索引擎优化,一个是谷歌搜索引擎优化,搜索引擎优化的两种方法是不一样的. 我并

这个算法有点难度,一般比较标准的描述网页上也有相关的描述,我在这里就简单的用十分通俗的语言给大家入个门 主要可以结合https://blog.csdn.net/zsfcg/article/details/20738027这一篇来理解 首先要理解一些基本概念,看图 所谓匹配,就是不相邻的边的集合 最大匹配,就是这些集合中,边数最多的那个集合 如果某一个匹配中所有的边的两个端点包含了图上所有的点,就是完美匹配. |N(S)|或者|X|或|Y|表示的是相应集合的元素的个数. N(S)表示与S集合中的顶

1. 一些概念 1.1 垃圾&垃圾收集 垃圾:在 JVM 语境下,"垃圾"指的是死亡的对象所占据的堆空间. 垃圾收集:所谓"垃圾收集",就是将已分配出去.但不再使用的内存回收回来,以便能再次分配. 1.2 对象是否死亡 如何判断一个对象是否死亡(即不可能再被任何途径使用)?通常有以下两种方法: 1.2.1 引用计数法 引用计数法(Reference Counting):为每个对象添加一个引用计数器,用来统计指向该对象的引用个数.当有地方引用它时,计数器加一:

1.漏桶算法 漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing),漏桶算法的描述如下: 一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴: 如果桶是空的,则不需流出水滴: 可以以任意速率流入水滴到漏桶: 如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的. 2. , 3.桶的容量代表最大并发量,如果桶满了,则请求被丢弃 固定速率流出

目录 一.DDA 二.Bresenham 三.绘制图形 1. 绘制直线 2. 绘制圆 3. 绘制椭圆 一.DDA DDA算法是最简单的直线绘制算法.主要思想是利用直线的斜截式:\(y=kx+b\) 对于一条直线的绘制,往往会给定两个端点:\(P_A = (0,0)\)和\(P_B = (60,60)\) 然后调用函数:OLED_DrawLine(0, 0, 60, 60); 首先,我们来看一下绘制直线都可以用哪些方法. 确定了两个端点,那么两个端点之间的点如何确定? 第一个可以想到:知道了两个点

对比对象: UIL Volley 官方教程中的方法(此系列教程一里介绍的,ImageLoader的处理方法和官方的差不多) ------------------------------------------------------------------------ 首先单张图片的压缩处理,也是分析重点 专门撸了一个小demo(结尾会放出下载连接)将对应计算方法copy了出来,然后计算了几十组数据,进行了对比 原图宽高都是一个10000以内的随机整数,限定大小是400 200,然后进行压缩处理

看了这篇文章 http://blog.nosqlfan.com/html/4153.html 本文所述内容基于 Redis2.6 及以上版本. 注:在客户端通过 info 命令可以查看服务器版本信息,以及很多其他信息. > info# Serverredis_version:3.2.3 主要介绍了 Redis 处理客户端连接的一些内部实现机制,包括连接处理.超时.缓冲区等一系列内容. 连接的建立 Redis 通过监听一个 TCP 端口或者 Unix socket 的方式来接收来自客户端的连接,当

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越