Factor_Analysis(因子分析) Factor Analysis 简书:较好理解的解释,其中公式有一定的推导(仅展现关键步骤,细节大多需要自行补充),基本为结论式. 感性层面理解:首先,明确FA和PCA的区别.PCA做的是对某个样本,试图寻找到一组方差尽量大的线性表示(基向量),以便降维:FA做的是,假想存在一些隐变量,它们影响着我们的观测结果(即我们得到的数据样本),我们试图找到两者的联系:$x = \Lambda z + \mu + \epsilon$,在简书中有说明其MLE函数形…

题目链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5176 AX+BY = XY  => (X-B)*(Y-A)= A*B 对A*B因式分解,这里不要乘起来,分A,B因式分解 #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #inc…

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA…

为了方便后面对ottertune进行魔(hu)改(gao),需要先搞清楚它的源码结构和pipeline OtterTune分为两大部分: server side: 包括一个MySQL数据库(用于存储调优数据,供ml model用),Django(FrontEnd User Interface),Celery(用于调度ML task): client side: Target_DBMS(存储用户的业务数据用,支持多种DBMS),Controller(用于控制target DBMS),Driver(…