PCA主成分分析 无监督学习 使方差(数据离散量)最大,更易于分类. 可以对隐私数据PCA,数据加密. 基变换 投影->内积 基变换 正交的基,两个向量垂直(内积为0,线性无关) 先将基化成各维度下的单位向量. 一般把数据写成列向量的形式,新的基写成矩阵的形式. 基×向量 R个基向量,行向量表示.R维空间内,p1...pr.p是行向量. m个样本,m列.n个特征. 将右面矩阵内每一个列向量(样本),映射到R维空间内 原来可能有n个特征,现在变成了R个特征.m个样本: 基的选择 尽可能保留原来信息…

主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是最常用过的一种降维方法 在引入PCA之前先提到了如何使用一个超平面对所有的样本进行恰当的表达? 即若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最大可分性:样本点在这个超平面的投影尽可能分开. 最近重构性:样本点到这个超平面的距离都足够近. 从最大可分性出发,能得到主成分分析的另一种解释.样本点Χi在新空间中超平面上的投影是WTXi ,若所有样本点的投影尽可能分开,则应该使投影后样本点的方差最大化.投影后的样…

提要: 本文主要介绍了和推导了LDA和PCA,参考了这篇博客 LDA LDA的原理是,将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近.要说明白LDA,首先得弄明白线性分类器(Linear Classifier):因为LDA是一种线性分类器.对于K-分类的一个分类问题,会有K个线性函数: PS 上面一大段话完全可以不看,看不懂也完全没有关系,你只要知道不同类的x,经过上面那个式子算出y(x和…

1.什么是PCA? PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法.PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征.PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的.其中,第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的,第三个轴是与第1,2…

第 1 章 scala的概述1 1.1 学习sdala的原因 1 1.2 Scala语言诞生小故事 1 1.3 Scala 和 Java  以及 jvm 的关系分析图 2 1.4 Scala语言的特点 3 1.5 Windows下搭建Scala开发环境 4 1.6 Linux下搭建Scala开发环境 5 1.7 Scala开发工具的介绍 8 1.7.1 idea工具的介绍 8 1.7.2 Scala插件安装 8 1.8 scala的开发的快速入门 10 1.8.1 IDE工具Idea 来开发 “…

1.sklearn降维API:sklearn. decomposition 2.PCA是什么:主成分分析 本质:PCA是一种分析.简化数据集的技术. 目的:是数据维数压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少量信息. 作用:可以削减回归分析或者聚类分析中特征的数量. 当特征达到上百的时候,考虑是否要使用PCA来删除部分特征. 3.高维度数据容易出现的问题:特征之间通常是线性相关的. 4.PCA语法: PCA(n_components=None) 将数据分解为较低维数空间 n_componen…

相关学习资料 http://www.php.net/manual/zh/refs.database.php http://www.php.net/manual/zh/internals2.pdo.php http://bbs.phpchina.com/thread-184537-1-1.html http://www.metsky.com/archives/660.html http://www.phpbuilder.com/ http://www.w3school.com.cn/php/php…

第1章 Sqoop简介 Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql.postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Sqoop项目开始于2009年,最早是作为Hadoop的一个第三方模块存在,后来为了让使用者能够快速部署,也为了让开发人员能够更快速的迭代开发,Sqoop独立成为一个Ap…

第1章 Hive基本概念 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 1)Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 1) 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上…

第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了2个编程抽象:DataFrame和 DataSet,并且作为分布式SQL查询引擎的作用. 我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢.所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执…

第1章 Zookeeper入门 1.1 概述 Zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目. 1.2 特点 1.3 数据结构 1.4 应用场景 提供的服务包括:统一命名服务.统一配置管理.统一集群管理.服务器节点动态上下线.软负载均衡等. 1.5 下载地址 1．官网首页: https://zookeeper.apache.org/ 2．下载截图,如图5-5,5-6,5-7所示 图5-5  Zookeeper下载(一) 图5-6  Zookeeper下载(二)…

第1章 Spark Streaming概述 1.1 Spark Streaming是什么 Spark Streaming用于流式数据的处理.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存在很多地方,如HDFS,数据库等. 和Spark基于RDD的概念很相似,Spark Streaming使用离散…

第1章 RDD概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象.代码中是一个抽象类,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. 1.2 RDD的属性 1) 一组分区(Partition),即数据集的基本组成单位; 2) 一个计算每个分区的函数; 3) RDD之间的依赖关系; 4) 一个Partitioner,即RDD的分片函数; 5) 一个列表,存储存取每个Partition的优先位置(p…

转自:http://www.eepw.com.cn/article/216237_2.htm 1.RAM keil C语言编程 RAM是程序运行中存放随机变量的数据空间.在keil中编写程序,如果当前模式为small模式,如果总的变量大小未超过128B,则未初始化的变量的初值默认为0.如果所有的变量超过单片机small模式下的128B大小,则必须对变量进行初始化,否则超过RAM大小变量的值是不确定的,在small模式下超过128B大小的变量也必须在编译器中重新设定存储器的存储模式. 在keil中…

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订…

一 概述 1.1 为什么需要工作流调度系统 1)一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成: shell脚本程序,java程序,mapreduce程序.hive脚本等 2)各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 3)为了很好地组织起这样的复杂执行计划,需要一个工作流调度系统来调度执行: 例如,我们可能有这样一个需求,某个业务系统每天产生20G原始数据,我们每天都要对其进行处理,处理步骤如下所示: 1) 通过Hadoop先将原始数据上传到HDFS上(HDFS的操作): 2) 使用MapRe…

先简单记下,等有时间再整理 PCA 主要思想,把 协方差矩阵 对角化,协方差矩阵是实对称的.里面涉及到矩阵论的一点基础知识: 基变换: Base2 = P · Base1 相应的 坐标变换 P · coordinate2 = coordinate1 将 X 转换到 Y,Y = P · X  , X是原来的基,Y是新的基,P是过渡矩阵. 后面可以用 实对称阵的相似对角化来处理. D = Y · Y^T = P(1/m·X·X^T)P^T 讲的有点乱 直接上代码 和图吧. # -*- coding=…

 主成分分析PCA 机器学习实战之PCA test13.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("pca.py") import pca from numpy import * dataMat = pca.loadDataSet('testSet.txt') lowDMat, reconMat, eigVals, eigVects = pca.pca(dataMat, 1) res = shape(lowDMat) print(&…

原创预见未来to50 发布于2018-12-05 16:18:48 阅读数 146  收藏 展开 这章的内容很多,有的学了. 1. Oracle大数据机——灵活和可扩展的架构 2. Hadoop集群的基本配置 3. Oracle大数据机的硬件配置 4. Oracle大数据机X3-2满配机架 5. 满配机架18个节点中的一个节点 6. Oracle大数据机X3-2满配机架布局 7. BDA满配机架软件配置 入门机架配置图在此省略. 点赞…

1 hadoop生态系统 hdfs 分布式文件系统 hadoop-hdfs-2.7.2.jar mapreduce 分布式计算框架 hadoop-mapreduce-client-app-2.7.2.jar Ambari 安装部署配置和管理工具 zookeeper分布式协作服务zookeeper-3.5.1.jar hbase实时分布式数据库hbase-server-1.0.2.jar hive数据仓库hive-service-1.2.1.spark.jar pig数据流处理 mahout数据挖…

之前的几篇文章都是介绍Ext.Net较为基础的东西,今天的这一篇将介绍数据的一些用法,包括XTemplate绑定数据.Store(Modal.Proxy).ComboBox的用法等. XTemplate绑定数据 XTemplate是个模板,当我们为一个XTemplate绑定数据之后,将会按照模板的预定格式进行显示. <ext:Window runat="server" ID="win1" Title="XTemplates用法" Width…

系列文章全部为本人的学习笔记,若有任何不妥之处,随时欢迎拍砖指正.如果你觉得我的文章对你有用,欢迎关注我,我们一起学习进步! Kotlin学习笔记(1)- 环境配置 Kotlin学习笔记(2)- 空安全 Kotlin学习笔记(3)- 语法 Kotlin学习笔记(4)- 流程控制 Kotlin学习笔记(5)- 类 Kotlin学习笔记(6)- 属性 Kotlin学习笔记(7)- 接口 Kotlin学习笔记(8)- 扩展 Kotlin学习笔记(8)- 扩展(续) Kotlin学习笔记(9)- 数据类…

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长…

讲授数据降维原理,PCA的核心思想,计算投影矩阵,投影算法的完整流程,非线性降维技术,流行学习的概念,局部线性嵌入,拉普拉斯特征映射,局部保持投影,等距映射,实际应用 大纲: 数据降维问题PCA的思想最佳投影矩阵向量降维向量重构实验环节实际应用 数据降维问题: 为什么需要数据降维?①高维数据不易处理,机器学习和模式识别中高维数据不太好处理,如人脸图像32*32,1024维向量,维度太高效率低.影响精度.②不能可视化,1024维是无法可视化的.③维数灾难问题,开始增加维度算法预测精度会提升,但再继…

http://chenzhou123520.iteye.com/category/196061 转载 JVM学习笔记(一):运行时数据区 JVM学习笔记(二):JVM中对象访问的两种方式 JVM学习笔记(三):JVM的垃圾回收 JVM学习笔记(四):Class文件结构 JVM学习笔记(五):根据字节码指令介绍方法执行流程 JVM学习笔记(六):类加载的时机 JVM学习笔记(七):类加载的过程…

[EF6学习笔记](一)Code First 方式生成数据库及初始化数据库实际操作 [EF6学习笔记](二)操练 CRUD 增删改查 [EF6学习笔记](三)排序.过滤查询及分页 [EF6学习笔记](四)弹性连接及命令拦截调试 [EF6学习笔记](五)数据库迁移及部署 [EF6学习笔记](六)创建复杂的数据模型 [EF6学习笔记](七)读取关联数据 [EF6学习笔记](八)更新关联数据 [EF6学习笔记](九)异步处理和存储过程 [EF6学习笔记](十)处理并发 [EF6学习笔记](十一)实施继…

MongoDB学习笔记(一) MongoDB介绍及安装MongoDB学习笔记(二) 通过samus驱动实现基本数据操作MongoDB学习笔记(三) 在MVC模式下通过Jqgrid表格操作MongoDB数据MongoDB学习笔记(四) 用MongoDB的文档结构描述数据关系MongoDB学习笔记(五) MongoDB文件存取操作MongoDB学习笔记(六) MongoDB索引用法和效率分析…

R实战 开篇:介绍R的使用 R学习笔记 第五篇:字符串操作 R学习笔记 第六篇:数据变换和清理 R学习笔记 第四篇:函数,分支和循环 R学习笔记 第三篇:数据框 R学习笔记 第二篇:矩阵.数组和列表 R学习笔记 第一篇:变量,向量和因子   出处:http://www.cnblogs.com/ljhdo/category/1098505.html…

个人笔记,仅本人查阅使用,不保证正确. 零.微服务 微服务架构专注于应用解耦合,通过将应用彻底地组件化和服务化,每个微服务只包含一个非常小的功能,比如权限管理.日志收集等等.由这一组微服务组合起来,提供一个应用的完整功能. 这样的好处是: 开发更方便了.各微服务不再需要关注其他服务内的细节,直接调用 API 就行. 方便持续集成.升级只需要重新部署更新了的微服务,不需要更新整个应用. 方便拓展.遇到性能瓶颈时,只需要拓展瓶颈所在的微服务,不需要拓展整个应用. 当然,这也带来了一些难点: 业务型微…

@ 目录 一.MongoDB存储文件 1.MongoDB存储小文件 2.MongoDB存储大文件 2.1.GridFS存储原理 2.2.GridFS使用 2.2.1.使用shell命令 2.2.2.使用API 二.SpringBoot整合MongoDB存储文件 1.MongoDB存储小文件 1.1.添加依赖 1.2.配置 1.3.模型层 1.4.持久层 1.5.服务层 1.6.控制层 1.7.工具类 1.8.前端页面 1.9.运行效果 2.MongoDB存储大文件 2.1.依赖 2.2.启动类…