PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为： 0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应样本之间的差异；要想用一个点来尽可能的表示所有样本数据，则这个点必定是样本的均值。 1维-PCA：相当于将所有 ...
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2020-09-17 16:36:11
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O、阅读要求大家在阅读本文之前，需熟悉CentOSLinux、Snort2.9的成功安装经历。本节安装对网络依赖较大，所以大家一定要将网络状态调节好。一、环境虚拟机：VMwareWorkstationV15安装镜像：CentOS7(CentOS-7-x86_64-Minimal-1908.iso)安装方式：基于网络安全方面的考虑，本实验采用最小化安装CentOS7。内存（2G+）、CPU（4cor
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2020-09-17 13:13:49
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文章目录 一、简介 二、原理 三、爬取实战 实例1 实例2 一、简介 很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程， ...
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2020-09-16 12:06:14
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https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html SVD https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html 主成分分析（PCA） 感觉看完这两篇基本通透了。 ...
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2020-08-17 16:59:29
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1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 ...
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2020-07-30 22:04:18
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PCA:主成分分析-Python实现，X:[2500,784],把X降到50维 1 def pca(X=np.array([]), no_dims=50): 2 """ 3 Runs PCA on the NxD array X in order to reduce its dimensionali ...
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2020-07-10 13:39:47
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<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <link rel="stylesheet" href="../Public/js/layui/css/layui.css" /> <title></title> </head> <body> ...
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2020-07-10 00:18:29
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https://blog.csdn.net/u010376788/article/details/46957957 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要 ...
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2020-07-09 15:20:25
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熟练《机器学习实战》和《花书》中的所有知识点 熟练《剑指Offer》中的所有知识点 熟练Pytorch操作 经常参加和复现Kaggle竞赛 数据降维：复现PCA、LE、LLE、LBP 集成学习：复现Kaggle竞赛前5名 强化学习：复现Kaggle竞赛前5名 深度学习：复现ImageNet竞赛上的一 ...
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2020-07-07 10:25:01
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使用p1 <- prcomp_irlba(beta, n=20)进行PCA计算，一直报错： Error in (function (A, nv = 5, nu = nv, maxit = 1000, work = nv + 7, reorth = TRUE, : BLAS/LAPACK 例行程序'D ...
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2020-07-04 20:40:55
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