一、主题式网络爬虫设计方案（15分） 1.主题式网络爬虫名称 易车网奥迪汽车信息的爬取 2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析 爬取易车网奥迪汽车的基本信息（汽车名称、汽车的标题图片、参考价、厂商指导价、排量、油耗），分析汽车的性价比包含多个方面的的特征值，以下只分析汽车排量跟价格这两个特征量之 ...
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2019-12-09 11:40:26
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11 K Means 原理及案例 非监督学习 1. unsupervised learning （非监督学习） ，只有特征值，没有目标值 2. 聚类： 主要方法 k means （K 需要分成的类别数） K Means步骤 1. 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 （红，绿，蓝） k=3 ...
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2019-12-04 01:42:52
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PCA(主成分分析)方法浅析 降维、数据压缩 找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向 在与第一个正交的超平面上找最合适的第二个方向 PCA算法流程 上图第一步描述不正确，应该是去中心化，而不是中心化 具体来说，投影这一环节就是：将与特征值对应的k个特征向量分别作为行向量 ...
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2019-11-30 21:07:21
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均值：描述的是样本集合的中间点。 方差：描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均，一般是用来描述一维数据的。 协方差： 是一种用来度量两个随机变量关系的统计量。 只能处理二维问题。 计算协方差需要计算均值。 如下式： 方差与协方差的关系 方差是用来度量单个变量 “ 自身变异”大小的总体参数，方 ...
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2019-11-26 23:00:38
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这一部分我们关注正的矩阵，矩阵中的每个元素都大于零。一个重要的事实： 最大的特征值是正的实数，其对应的特征向量也如是 。最大的特征值控制着矩阵 $A$ 的乘方。 假设我们用 $A$ 连续乘以一个正的向量 $\boldsymbol u_0=(a, 1 a)$， $k$ 步后我们得到 $A^k\bold ...
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2019-11-26 22:36:21
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# 读取数数据， 查看数据结构 df_raw <- read.csv("sms_spam.csv", stringsAsFactors=F) str(df_raw) length(df_raw$type) # 将数据分为特征值矩阵 X 和 类标向量y 两部分，将 y 换为因子 X <- df_raw ...
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2019-11-26 19:15:47
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1 #include<stdio.h> 2 #include<math.h> 3 4 int main(void) 5 { 6 int n; 7 int temp; //个位数 8 int flag; //奇偶标志位，1是奇数，0是偶数 9 int count; //统计数的位数 10 int re ...
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2019-11-25 13:03:43
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主成分分析 线性、非监督、全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点：在信号处理领域，信号具有较大方差，噪声具有较小方差 目标：最大化投影方差，让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法： 对样本数据进行中心化处理 求样本协方差矩阵 对协方差矩阵进行特征分解，将特征值从大到小排列 取特征值前d大 ...
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2019-11-24 15:58:56
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这部分我们关注有正特征值的对称矩阵。如果对称性使得一个矩阵重要，那么所有特征值大于零这个额外属性则让这个矩阵真正特殊。但我们这里的特殊并不是稀少，事实上在各种应用中具有正特征值的对称矩阵非常常见，它们被称作 正定矩阵 。 我们可以通过检查特征值是否大于零来识别正定矩阵，但计算特征值是一项工作，当我们 ...
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2019-11-24 11:33:14
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当 $A$ 有足够的特征向量的时候，我们有 $S^{ 1}AS=\Lambda$。在这部分，$S$ 仍然是最好的选择，但现在我们允许任意可逆矩阵 $M$，矩阵 $A$ 和 $M^{ 1}AM$ 称为 相似矩阵 ，并且不管选择哪个 $M$，特征值都保持不变。 1. 相似矩阵 假设 $M$ 是任意的可逆 ...
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2019-11-24 11:29:33
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