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…

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…

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…

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(&…

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…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————09.利用PCA简化数据 关键字:PCA.主成分分析.降维作者:米仓山下时间:2018-11-15机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/machinelearn…

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

一.概述 Andrew Ng:Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering( 吴恩达, 人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一:提取特征是困难的,耗时的,需要丰富的专家知识."应用机器学习"从根本上来说就是特征工程) 业界广泛流传:…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删…

首先向大家和<TensorFlow实战>的作者说句不好意思.我现在看的书是<TensorFlow实战>.但从TF024开始,我在学习笔记的参考资料里一直写的是<TensorFlow实践>,我自己粗心搞错了,希望不至于对大家造成太多误导. TensorBoard,TensorFlow官方可视化工具.展示模型训练过程各种汇总数据.标量(Scalars).图片(Images).音频(audio).计算图(Graphs).数据分布(Distributions).直方图(Hist…

转自:http://blog.csdn.net/gongyuan073/article/details/7856878 单片机C51学习笔记 一,   C51内存结构深度剖析 二,   reg51.头文件剖析 三,   浅淡变量类型及其作用域 四,   C51常用头文件 五,   浅谈中断 六,   C51编译器的限制 七,                        小淡C51指针 八,                        预处理命令                        …

David M.BLEI nCR文献学习笔记(基本完成了)  http://yhbys.blog.sohu.com/238343705.html 题目:The Nested Chinese Restaurant Process and Bayesian Nonparametric Inference of Topic Hierarchies David M.BLEI 这个LDA领域的大牛,对LDA有诸多变形,这一片是将随机过程(stochastic process)用于无参贝叶斯推断上,构造主题…

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…

相关博客: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) <机器学习实战>学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解 主要内容: 一.SVD简介 二.U.∑.VT三个矩阵的求解 三.U.∑.VT三个矩阵的含义 四.SVD用于PCA降维 五.利用SVD优化推荐系统 六.利用SVD进行数据压缩 一.SVD简介 1.SVD分解能够将任意矩阵着矩阵(m*n)分解成三个矩阵U(m*m).Σ(m*…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(…

Batch Normalization 学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313 作者:hjimce 一.背景意义 本篇博文主要讲解2015年深度学习领域,非常值得学习的一篇文献:<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift>,这个算法目前已经被大量的应用,最新的文献算…

之前听说过webpack,今天想正式的接触一下,先跟着webpack的官方用户指南走: 在这里有: 如何安装webpack 如何使用webpack 如何使用loader 如何使用webpack的开发者服务器 一.安装webpack 你需要之前安装node.js $ npm install webpack -g 安装成功后,便可以使用webpack命令行了. ok,开始工作! 二.新建一个空目录,名字为myApp,文件如下 entry.js document.write("It works.&qu…

1.  开始 这几天,看了李炎恢老师的<PHP第二季度视频>中的“章节7:创建TPL自定义模板”,做一个学习笔记,通过绘制架构图.UML类图和思维导图,来对加深理解. 2.  整体架构图 3.  UML类图 4.  思维导图 (右键查看图片可放大) 5.  PHP代码 我已经把有关这部分PHP代码,上传到git.oschina.net上,可以在 https://git.oschina.net/andywww/myTest 的文件夹template_Study下看到相关的完整代码. templa…

1.开始 最近开始学习李炎恢老师的<PHP第二季度视频>中的“章节5:使用OOP注册会员”,做一个学习笔记,通过绘制基本页面流程和UML类图,来对加深理解. 2.基本页面流程 3.通过UML类图解析: 4.PHP代码: 我已经把有关这部分PHP代码,上传到git.oschina.net上,可以在 https://git.oschina.net/andywww/myTest 的文件夹 login1下看到相关的完整代码. (完.)…

2014年暑假c#学习笔记 一.C#编程基础 1. c#编程基础之枚举 2. c#编程基础之函数可变参数 3. c#编程基础之字符串基础 4. c#编程基础之字符串函数 5.c#编程基础之ref.out参数 二.C#winform编程 1.C#WinForm基础制作简单计算器 2.C#WinForm基础Email分析器 3.C#WinForm基础累加器 4.C#WinForm基础图片(显示和隐藏) 5.C#WinForm基础登陆失败三次退出系统 6.C#WinForm基础城市选择器 三.c#面向…

2014年暑假JAVA GUI编程学习笔记目录 1.JAVA之GUI编程概述 2.JAVA之GUI编程布局 3.JAVA之GUI编程Frame窗口 4.JAVA之GUI编程事件监听机制 5.JAVA之GUI编程窗体事件 6.JAVA之GUI编程Action事件 7.JAVA之GUI编程鼠标事件 8.JAVA之GUI编程键盘码查询器 9.JAVA之GUI编程列出指定目录内容 10.JAVA之GUI编程弹出对话框Dialog 11.JAVA之GUI编程菜单 12.JAVA之GUI编程打开与保存文件…

原文地址:seaJs学习笔记2 – seaJs组建库的使用 我觉得学习新东西并不是会使用它就够了的,会使用仅仅代表你看懂了,理解了,二不代表你深入了,彻悟了它的精髓. 所以不断的学习将是源源不断. 最近在学习seaJs和AngualrJs的指令和服务,感觉angularjs实在太强大了,好吧,步入主题,今天在深入了解seaJs的时候发现了一款神器,不过这款神奇貌似没有更新和维护了,但我测试了一下,还是可以用的. 这款神奇就是SeaJS 组件库 ,Sea.js 是一个适用于 Web 浏览器端的模块…

CSS学习笔记 2016年12月15日整理 CSS基础 Chapter1 在console输入escape("宋体") ENTER 就会出现unicode编码 显示"%u5B8B%u4F53" 就是\5B8B\4F53 font-family: 中文,英文,最好的是unicode编码 eg. font-family: "SimSun","SimHei",sans-serif; 字体名称 英文名称 Unicode 编码 宋体 S…

HTML学习笔记 2016年12月15日整理 Chapter1 URL(scheme://host.domain:port/path/filename) scheme: 定义因特网服务的类型,常见的为http host: 定义域主机(http的默认主机是www) domain: 定义因特网域名 port: 定义端口号,默认是端口80 path: 网页在服务器上的路径 filename: 文件名称 htm & html 文件名的区别: 之前的老版本系统只支持显示3位的文件名后缀,所以使用htm 现…