Linear Discriminant Analysis(线性判别分类器)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳,属于监督学习的方法. LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此,它是一种有效的特征抽取方法.使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小.就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小…

LDA, 即 Linear Discriminant Analysis, 中文翻译为, 线性判别分析. 比较有趣的一点是:LDA 既可以直接用作分类算法, 也可作为特征降维的方法. 给人感觉, 这是将特征工程和建模一并给做了呀. LDA 作为分类器 可以通过熟知的SVM来比较, 为啥总提SVM呢, 我非常喜欢呀, 理论完美, 推导不易, 但一旦啃下来了, 那就是真的明白了, 再去其他相类似的算法, 都是一碟小菜. svm 的思想是要找到 一条最优的 类别间的分割线(面) \(w^Tx+b=0\)…

2818: Gcd Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 4436  Solved: 1957[Submit][Status][Discuss] Description 给定整数N,求1<=x,y<=N且Gcd(x,y)为素数的数对(x,y)有多少对. 1<=N<=10^7 uva上做过gcd(x,y)=1的题 gcd(x,y)=p ---> gcd(x/p,y/p)=1 每个质数做一遍行了 答案是欧拉函数的前缀和*2…

高斯消元 & 线性基 本来说不写了,但还是写点吧 [update 2017-02-18]现在发现真的有好多需要思考的地方,网上很多代码感觉都是错误的,虽然题目通过了 [update 2017-02-19]加入线性基 [update 2017-03-31]完善内容,改用markdown Gauss Elimination 高斯消元(Gaussian elimination)是求解线性方程组的一种算法,它也可用来求矩阵的秩,以及求可逆方阵的逆矩阵. 它通过逐步消除未知数来将原始线性系统转化为另一个更…

还以为是什么非常高大上的东西花了1h不到就学好了 线性基 线性基可以在\(O(nlogx)\)的时间内计算出\(n\)个数的最大异或和(不需要相邻). 上述中\(x\)表示的最大的数. 如何实现 定义\(p[i]\)表示在二进制下从最高位开始第一个出现\(1\)的数. 当前我们将一个数插入线性基中. 如果\(x\)的最高位的\(1\)还没有被插入过,那么就在这一位上插入\(x\). 如果当前这一位被插入过,那么就异或上这一位上的数. 查询操作:从最高位上开始贪心. 如果异或这一位上的数可以让答案…

子序列和子串不一样.子串要求必须连续,而子序列不需要连续. 比如说\(\{a_1,a_2\dots a_n\}\),他的子串就是\(\{a_i,a_{i+1},\dots, a_j|1\leq i\leq j\leq n\}\),而子序列就是\(\{a_{t_1},a_{t_2}\dots a_{t_i}|t_1<t_2<\dots<t_n \}\)只要子序列里面元素的顺序仍然保持原序列里面的顺序就可以了,不要求连续 目录 最长上升子序列 $\Theta(n^2)$ DP P1020 […

UI学习笔记(7)--扁平化图标 认识扁平化 Flat Design 抛弃传统的渐变.阴影.高光等拟真视觉效果,打造看上去更平的界面.(颜色.形状) 扁平化图标有什么优缺点 优点: 简约不简单.有新鲜感 降低移动设备的硬件需求.延长待机时间 开发简单 缺点: 需要一定学习成本,缺乏直观 传达的感情不丰富,过于冰冷 扁平化的发展 提出:2008,谷歌提出 实现:微软,win8,彻底的扁平化风格 安卓2011年,Android 4.0实现扁平化 苹果2013年,IOS7开始扁平化 风格分类 纯平面…

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8…

UFLDL深度学习笔记 (五)自编码线性解码器 1. 基本问题 在第一篇 UFLDL深度学习笔记 (一)基本知识与稀疏自编码中讨论了激活函数为\(sigmoid\)函数的系数自编码网络,本文要讨论"UFLDL 线性解码器",区别在于输出层去掉了\(sigmoid\),将计算值\(z\)直接作为输出.线性输出的原因是为了避免对输入范围的缩放: S 型激励函数输出范围是 [0,1],当$ f(z^{(3)}) $采用该激励函数时,就要对输入限制或缩放,使其位于 [0,1] 范围中.一些数据…