import graphviz import mglearn from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.datasets import load_breast_cancer, make_blobs from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.s…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660…

又到了无聊的写博客的时间了,因为电脑在跑程序.眼下无事可做.我认为把昨天我看的一些论文方面的知识拿出来和大家分享一下. 美其名曰我是在研究"深度学习".只是因为本人是穷屌丝一个,买不起GPU(当然明年我准备入手一块显卡来玩玩),因此这半年我找了个深度学习中的一个"廉价"的方向--PCANet. 首先给出PCANet的原始文献<PCANet:A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification>.…

机器学习_深度学习_入门经典(博主永久免费教学视频系列) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89092501 作者:Susan Li ,原文:https://towardsdatascience.com/time-serie…

PCA的实质就是要根据样本向量之间的相关性排序,去掉相关性低的信息,也就是冗余的特征信息. 我们都知道噪声信号与待测量的信号之间实际上是没有相关性的,所以我我们利用这个原理就可以将与待测量无关的噪声信号PCA去噪 PCA的原理也就是它的简单的实现过程就是: 首先将样本数据构造成对应的数据矩阵,然后求取该数据矩阵的协方差矩阵,协方差矩阵实际上就是表示随机向量之间的相关性的矩阵,那么为什么协方差矩阵可以表示随机向量之间的相关性呢? 协方差矩阵是怎么求解的呢?我们都知道方差实际上表示的是数据偏离中心的…

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE…

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到…

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维…

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