Exercise:PCA and Whitening习题链接：Exercise:PCA and Whiteningpca_gen.m%%================================================================%% Step 0a: Load d...
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2015-01-05 00:33:58
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Exercise:PCA in 2D习题的链接：Exercise:PCA in 2Dpca_2d.mclose all%%================================================================%% Step 0: Load data% We....
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2015-01-04 22:51:27
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reference ：http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420目录[-]Scikit Learn: 在python中机器学习载入示例数据一个改变数据集大小的示例：数码数据集(digits datasets)学习和预测分类K最近邻(KNN)分类器训练集和测试集...
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2015-01-03 17:05:35
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对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。1、初始化数据//每一行表示一个样本CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );C...
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2015-01-02 15:51:35
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k-近邻算法(kNN)：测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 kNN的工作原理：存在一个样本数据集合(训练样本集)，并且样本集中每个数据都存在标签，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说，只选择样本数据...
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2014-12-30 16:48:27
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基于信息检索课程，完成实现了一个文本分类系统，现记录一下整个实现过程。
文本分类以文本数据为分类对象，本质上是机器学习方法在信息检索领域的一种应用，可以继承机器学习领域的很多概念和方法，但同时也需要结合信息检索领域的特点进行处理。主要研究的方向是：文本分词方法、文本特征提取方法、分类算法。
本人主要使用了5种常用的分类算法，分别是kNN、Rocchio、NBC、SVM和ANN，对每种算法的结果...
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2014-12-29 16:49:34
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http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/主成分分析if ~exist('train_IM_all','var')||~exist('train_LA_all','var')%为加快程序运行，以便重复运行本文件时不需要重复载入数据 load train_res...
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2014-12-29 01:00:19
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scikit-learn中PCA的使用方法
@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42192293
在前一篇文章 主成分分析(PCA) 中，我基于python和numpy实现了PCA算法，主要是为了加深对算法的理解，算法的实现很粗糙，实际应用中我们一般调用成熟的包，本文就结束...
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2014-12-27 17:40:42
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主成份分析就是求出原始数据矩阵的协方差矩阵对应的特征值和特征向量，对特征值进行由大而小的排序，再根据特征值对应的特征向量进行线性变换，得到新的向量（新的向量间相互正交）。通过设定阈值可以用低维的新向量近似表示高维的原向量（协方差矩阵为非奇异的）；若协方差矩阵为奇异的，且零特征值较多，这种情况使用低维的新向量也可以完全表示高维原向量。...
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2014-12-26 16:51:22
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之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现，另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。
一、生成数据集
现在需要生成一个N个D维的数据，没在一组数据都有一个类标，这个类标根据第一维的正负来进行标识样本数据的类标：Positive and Negative。
#!/usr/bin/python
i...
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2014-12-26 16:40:41
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