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PCA(Principal Component Analysis) 一.指导思想 降维是实现数据优化的手段,主成分分析(PCA)是实现降维的手段: 降维是在训练算法模型前对数据集进行处理,会丢失信息. 降维后,如果丢失了过多的信息,在我们不能容忍的范围里,就不应该降维. 降维没有正确与否的标准,只有丢失信息的多少: 降维的方式本质是有无穷多种的.我们期望在其中找到“最好”,或者说“丢失信息”最少的那一种: PCA算法使用的是:降维后保持原始数据的方差的多少,来衡量降维后保持原始数据了多少信息:…

C#委托零基础理解(转) 1,  为什么使用委托  2.什么是委托  3.委托如何使用 为什么使用委托? 委托是c#中非常重要的一个概念,使用委托使程序员可以将方法引用封装在委托对象内.然后可以将该委托对象传递给可调用所引用方法的代码,而不必在编译时知道将调用哪个方法.与C或C++中的函数指针不同,委托是面向对象,而且是类型安全的. 什么是委托? 委托是一种引用方法的类型,一旦为委托分配了方法,委托将与该方法具有相同的行为,委托方法的使用和其他方法一样,具有参数和返回值. 如何使用委托 下面咱们…

一.基础理解 1)简介 SVM(Support Vector Machine):支撑向量机,既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: SVM 算法可分为:Hard Margin SVM.Soft Margin SVM,其中 Soft Margin SVM 算法是由 Hard Margin SVM 改进而来: 2)不适定问题 不适定问题:决策边界不唯一,可能会偏向某一样本类型,模型泛化能力较差: 具有不适定问题的模型的特点:决策边界不准确,泛化能力较差: 原因:模型由训练数据集训练所得,训练数据集…

一.理论概述 1)问题引出 先看如下几张图: 从上述图中可以看出,如果将3个图的数据点投影到x1轴上,图1的数据离散度最高,图3其次,图2最小.数据离散性越大,代表数据在所投影的维度上具有越高的区分度,这个区分度就是信息量.如果我们用方差来形容数据的离散性的话,就是数据方差越大,表示数据的区分度越高,也就是蕴含的信息量是越大的. 基于这个知识,如果对数据进行降维的话,图1投影到x1轴上面,数据的离散度最大:图2投影到x2轴上离散度最大,图3呢?图3需要找到一个新的坐标轴,使其投影到上面的数据方差…

正文:我们知道,在js中,函数实际上是一个对象,每个函数都是Function类型的实例,并且都与其他引用类型一样具有属性和方法.因此,函数名实际上是指向函数对象的指针,不与某个函数绑定.在常见的两种定义方式(见下文)之外,还有一种定义的方式能更直观的体现出这个概念: var sum = new Function("num1", "num2", "return num1 + num2"); //不推荐 Function的构造函数可以接收任意数量的参…

计算机是死板的固定的,人是活跃的开放的,初学c#第一天给我的感觉就是:用人活跃开放式的思维去与呆萌的计算机沟通,摸清脾气,有利于双方深入合作,这也是今晚的教训,细心,仔细,大胆 c#基础 1.Hello!World!!! { //输出Hello!World!!; Console.WriteLine("Hello!World!!!"); //防止闪退; Console.ReadLine(); } 踏入IT世界的第一步,向世界问好 2.string定义变量 套用向老大的话:string a…

1. 介绍 要说现在的部署工具,ansible可以说家喻户晓了. ansible是一个开源软件,用于软件供应.配置管理.应用部署.ansible可以通过SSH.remote PowerShell.其他API进行通讯(from Wikipedia). 因工作中有幸能接触到puppet和ansible,对两种部署工具也有了一定了解,而且这周参加了红帽Automation with Ansible培训与考试,学习的过程中感触良多,现总结下笔者对两种部署工具的理解,供大家参考. 2. ansible与p…

SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域.原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 通常SVM用于二元分类问题,对于多元分类通常将其分解为多个二元分类问题,再进行分类.下面我们首先讨论一下二元分类问题. 线性可分数据集与线性不可分数据集 对于二元分类问题,如果存在一个分隔超平面能够将不同类别的数据完美的分隔开(即两类数据正好完全落在超平面的两侧),则称其为线性可分.反之,…

PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维. 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维,但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波,这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多,如果图像稍微大一点,比如128*128的图像,那么直接提取的特征就会几十万,所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的. 所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法,网上给出的…