PCA主要参数: n_components：这个参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目whiten ：判断是否进行白化，就是对降维后的数据的每个特征进行归一化svd_solver：即指定奇异值分解SVD的方法 ...
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2018-04-27 13:37:40
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一、疑问 二、知识点 1. 白化 ? 白化操作的输入是特征基准上的数据，然后对每个维度除以其特征值来对数值范围进行归一化。该变换的几何解释是：如果数据服从多变量的高斯分布，那么经过白化后，数据的分布将会是一个均值为零，且协方差相等的矩阵。该操作的代码如下： ? 警告：夸大的噪声。注意分母中添加了1e ...
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2018-04-03 12:50:40
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原理 图像白化（whitening）可用于对过度曝光或低曝光的图片进行处理，处理的方式就是改变图像的平均像素值为 0 ，改变图像的方差为单位方差 1。我们需要先计算原图像的均值和方差，然后对原图像的每个像素值做变换。假设图像 P 有 I 行 J 列，每个像素的值为 pij, 均值和方差的计算公式如下 ...
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2018-04-01 01:06:17
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本文讨论白化（Whitening），以及白化与 PCA（Principal Component Analysis） 和 ZCA（Zero-phase Component Analysis） 的关系。 白化 什么是白化？ 维基百科给出的描述是： 即对数据做白化处理必须满足两个条件： 使数据的不同维度去 ...
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2017-10-04 23:08:33
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引言 主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。 假设你使用图像来训练算法，因为图像中相邻的像素高度相关，输入数据是有一定冗余的。具体来说，假如我们正在训练的16x16灰度值图像 ...
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2017-06-04 16:59:39
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主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵： 按照通常约束，x为特征变量，上边表示样本数目，下标表示特征数目。这里样本数为m。 ...
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2016-11-24 19:11:25
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一、引入
主成分分析（PCA）是一种降维算法，能大大加速你的无监督特征学习算法。更重要的是，理解PCA能让我们后面实现白化，这是一个对所有算法适用的重要的预处理步骤。
假设你在图像上训练你的算法。不过输入稍微有点冗余，因为图像中相邻的像素值是高度相关的。具体来说，假设我们在16*16的灰度图像块上训练。那么x∈R256是256维的向量，一个特征xj对应着图像中每个像...
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2016-08-14 10:23:40
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作为软件工程专业的一员，我觉得自己并没有学习到太多跟专业有关的知识，甚至不是很清楚的了解“软件工程”这一词的意思，每逢家中的长辈问学的什么专业，我都需要用很白化的词语解释，就是开发游戏的软件，纯属敷衍了事。因为本人自己也不太清楚。 本学期有一门课程叫——软件测试，可此课程居然有两本教材，后经老师介绍 ...
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2016-05-22 13:48:39
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主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。 假设你使用图像来训练算法，因为图像中相邻的像素高度相关，输入数据是有一定冗余的。具体来说，假如我们正在训练的16x16灰度值图像，记为
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2016-03-19 16:25:49
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我们这一次的树莓基础的作业是做一个做一个具有图片读入，写出，灰度化，黑白化的小软件，我采用的是java，因为java有大量性能非常好的接口可用，譬如在图片这块，ImageIO，BufferedImage都是非常好用的，而我这一次作业也是使用这两个包。 首先我们要解决的是界面，界面可以直接用JFra....
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2015-10-25 22:14:05
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