主成分分析（principal components analysis,PCA） 用基础的线性代数知识能够推导出主成分分析（principal components analysis,PCA）这一简单的机器学习算法。 1、出发点：在n维实线性空间中我们有m个点的集合{x(1),x(2),...,x( ...
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2019-10-02 14:34:38
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默认支持的参数类型一 HttpServletRequest 、HttpServletResponse 、HttpSession、java.security.Principal、Locale 、InputStream 、OutputStream 、Reader 、Writer 默认支持的参数类型二 M ...
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2019-09-10 00:33:48
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@[TOC] "A pure L1 norm principal component analysis" 虽然没有完全弄清楚其中的数学内涵，但是觉得有趣，记录一下. 问题 众所周知，一般的PCA(论文中以$L_2 PCA$表示)利用二范数构造损失函数并求解，但是有一个问题就是会对异常值非常敏感. 所 ...
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2019-08-31 21:03:36
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主成分分析(PCA, Principal Component Analysis) 一个非监督的机器学习算法 主要用于数据的降维处理 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 其他应用:数据可视化,去噪等 主成分分析是尽可能地忠实再现原始重要信息的数据降维方法 原理推导: 如图,有一个二维的数据集,其特 ...
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2019-08-18 13:51:09
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主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。# 一、PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最... ...
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2019-07-19 18:45:47
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xshell 设置消费权限 /kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=localhost:2181 --add --allow-principal User:Brent --consumer --allow-host 192.1 ...
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2019-07-19 10:44:46
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1.算法功能简介 主成分变换(Principal Component Analysis，PCA)又称K-L（Karhunen-Loeve）变换或霍特林（Hotelling）变换，是基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息前提下的一种线性变换的方法，主要用于数据压缩和信息增强。 主成分正变换，一般意义 ...
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2019-07-17 18:45:18
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通过代码操作防火墙的方式有两种：一是代码操作修改注册表启用或关闭防火墙；二是直接操作防火墙对象来启用或关闭防火墙。不论哪一种方式，都需要使用管理员权限，所以操作前需要判断程序是否具有管理员权限。 1、判断程序是否拥有管理员权限 需要引用命名空间：System.Security.Principal 2 ...
Note sth about PCA(Principal Component Analysis) ML6月20日就要考试了，准备~~日更~~博客，来记录复习一下这次ML课所学习的一些方法。 博客是在参考老师的ppt，以及 "戳这里，学习播客" 之后完成的，主要运用ppt的公式，因为博客公式自己链过去 ...
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2019-06-13 22:02:32
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利用PCA主成分分析法对数据进行降维 原理 : 我们一般使用数据降维来降低模型的复杂度,把数据集从一个散点组成的面变成一条直线,也就是从二维变成了一维,这就是数据降维,而其中用到的方法就是主成分分析法(Principal Component Analysis ,PCA) 1.导入数据集并用Stand ...
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2019-05-28 11:07:43
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