语言名为TINY 实例程序: begin var x,y:interger; x:=; read(x); then x:=x-y; x:=x+y; write(x); end TINY语言扫描程序的DFA: 代码 //ExplLexicalAnalyzer.h #ifndef EXPLLEXICALANALYZER_H #define EXPLLEXICALANALYZER_H #define MAXTOKENLEN 40 #define MAXRESERVED 13 typedef enum

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

独立成分分析(Independent component analysis) 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法.ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法.相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理.应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势:让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量. 1.什么是SCA SCA(Software Composition Analysis)软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别.管理.追踪的技术.我们知道在当今软件开发中,引入开源软件(注1)到你的项目中,避免重复造轮子是大家都再熟

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由

ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世纪80年代提出来,但是知道90年代中后期才开始逐渐流行起来. ICA的起源可以来源于一个鸡尾酒会问题,我们假设三个观测点x1,x2,x3,放在房间里同时检测三个人说话,另三个人的原始信号为s1,s2,s3,则求解的过程可以如下图所示: 定义 假设n个随机变量x1,x2,-.xn,由n个随机变量s1,

一.引言 ICA主要用于解决盲源分离问题.需要假设源信号之间是统计独立的.而在实际问题中,独立性假设基本是合理的. 二.随机变量独立性的概念 对于任意两个随机变量X和Y,如果从Y中得不到任何关于X的信息,反之亦然,则可称随机变量X和Y是相互独立的.如,两个不同的物理过程产生的随机信号就是相互独立的. 从数学的角度讲,随机变量X和Y统计独立,当且仅当他们的联合概率密度可以分解为边缘密度的乘积,即 $ P(x,y) = P_X(x)P_Y(y) $ 三.ICA的定义 ICA使得被分析信号各成分之间的

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS) 它假设观察到的随机信号x服从模型,其中s为未知源信号,其分量相互独立,A为一未知混合矩阵. ICA的目的是通过且仅通过观察x来估计混合矩阵A以及源信号s. 大多数ICA的算法需要进行“数据预处理”(data preprocessing):先用PCA得到y,再把y的各个分量标准化(即让各分量除以自身的标准差)得到z.预处理后得到的z满足下面性质: z的各个分量不相关: z的各个分量的方差都为1. “ICA基本定理”:

来源: http://blog.sciencenet.cn/blog-479412-434990.html   在处理fMRI数据时,使用空间ICA的方法.将一个四维的fMRI数据分解为空间pattern与时间序列的乘积. 其中每一pattern的时间序列是该pattern中强度(z-score值)最大的voxel的时间序列.该pattern中剩余voxel的时间序列与最大voxel的时间序列的相关性逐渐降低.对应在pattern中就是剩余voxel的z-score值降低. 因此pattern其

本笔记是ESL14.7节图14.42的模拟过程.第一部分将以ProDenICA法为例试图介绍ICA的整个计算过程:第二部分将比较ProDenICA.FastICA以及KernelICA这种方法,试图重现图14.42. ICA的模拟过程 生成数据 首先我们得有一组独立(ICA的前提条件)分布的数据\(S\)(未知),然后经过矩阵\(A_0\)混合之后得到实际的观测值\(X\),即 \[ X= SA_0 \] 也可以写成 \[ S=XA_0^{-1} \] 用鸡尾酒酒会的例子来说就是,来自不同个体的

PCA 减少

主成分分析(PCA)是最常见的降维算法. 在PCA 中,我们要做的是找到一个方向向量(Vector direction),当我们把所有的数据都投射到该向量上时,我们希望投射平均均方误差能尽可能地小.方向向量是一个经过原点的向量,而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度. 下面给出主成分分析问题的描述:问题是要将