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....
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2015-08-12 18:31:49
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int *pa = NULL; int *pb = pa + 15; printf("%x\n", pb); char *pca = NULL; char *pcb = pca + 15; printf("%x\n", pcb); short *psa =...
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2015-08-11 23:05:26
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关于 PCA 算法的讲解文章不胜枚举，这里主要谈一谈 基于 Python 中 sklearn 模块的 PCA 算法实现。Explained Variance 累计贡献率 又名 累计方差贡献率 不要简单理解为 解释方差，它是 PCA 降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA 降维的参考维度。在识别算法的实现过程中，当我们求得某一数据库各类别特征参考维度时，取最大维度作为每一...
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2015-08-11 18:42:38
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一、什么是看KNN算法？
二、KNN算法的一般流程
三、KNN算法的Python代码实现
一：什么是看KNN算法？
kNN算法全称是k-最近邻算法（K-Nearest Neighbor）
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策...
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2015-08-11 14:15:43
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最近工作了一段时间，今天跟大家讨论一下关于“规则与模型”的问题。 大家肯定都知道，机器学习方法主要分两类，一类是基于统计的方法，比如贝叶斯、KNN等，都是对数据的某种特征进行归类计算得到数据划分的依据的；另一类是基于规则的方法，比如，语义规则，语法规则或者业务规则等等，这些规则主要是根据数...
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2015-08-11 12:01:44
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PCA方法由于其在降维和特征提取方面的有效性，在人脸识别领域得到了广泛的应用
PCA方法的基本原理是:利用K-L变换抽取人脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到一组投影系数，通过与各个人脸图像比较进行识别。...
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2015-08-10 22:28:14
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前言：
本系列是在作者学习《机器学习系统设计》（[美] WilliRichert）过程中的思考与实践，全书通过Python从数据处理，到特征工程，再到模型选择，把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源：http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649
第2章通过在真实的Seeds数据集...
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2015-08-10 22:25:16
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http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html
在实际项目中，我们真的很少用到那些简单的模型，比如LR、kNN、NB等，虽然经典，但在工程中确实不实用。
今天我们关注在工程中用的相对较多的 Multiclass and multilabel algorithms。
warning：sciki...
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2015-08-07 09:40:47
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1.ubantu下将电脑配置成路由器（有线方式）
准备两台电脑PCA：PCA配置成路由器， Ubantu系统
PCB：PCB作为终端，Win7系统
(1).配置两张网卡信息：eth0(有线的以太网卡) 和 wlan0（无线网卡）:$/etc/network/interface编辑如下信息
auto lo
iface lo ine...
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2015-08-05 10:47:06
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对K-近邻（KNN）算法进行了简要分析，同时用python和MATLAB分别对算法进行了简单的测试，结果与预期相符合。
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2015-08-04 18:39:04
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