上一讲说到,各个特征(各个分量)对分类来说,其重要性当然是不同的. 舍去不重要的分量,这就是降维. 聚类变换觉得:重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量. 类内距离小,意味着抱团抱得紧. 可是,抱团抱得紧,真的就一定easy分类么? 如图1所看到的,依据聚类变换的原则,我们要留下方差小的分量,把方差大(波动大)的分量丢掉,所以两个椭圆都要向y轴投影,这样悲剧了,两个重叠在一起,根本分不开了.而还有一种情况却能够这么做,把方差大的分量丢掉,于是向x轴投影,非常顺利就能分开了.因此,聚类变换并非每

K-L变换( Karhunen-Loeve Transform)是建立在统计特性基础上的一种变换,有的文献也称为霍特林(Hotelling)变换,因他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法.K-L变换的突出优点是去相关性好,是均方误差(MSE,Mean Square Error)意义下的最佳变换,它在数据压缩技术中占有重要地位. K-L(Karhunen-Loeve)变换形式 设X=(X1,X2,…,XN)T为N维随机矢量,mX=E(X)和CX=E{(X-mX)(X-mX)T}

上一篇文章讲了PCA的数据原理,明白了PCA主要的思想及使用PCA做数据降维的步骤,本文我们详细探讨下另一种数据降维技术—奇异值分解(SVD). 在介绍奇异值分解前,先谈谈这个比较奇怪的名字:奇异值分解,英文全称为Singular Value Decomposition.首先我们要明白,SVD是众多的矩阵分解技术中的一种,矩阵分解方式很多,如三角分解(LU分解.LDU分解.乔列斯基分解等).QR分解及这里所说的奇异值分解:其次,singular是奇特的.突出的.非凡的意思,从分解的过程及意义来看

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace

在数值线性代数中,QR因子分解的思想比其他所有算法的思想更为重要[1].                                       --Lloyd N. Trefethen & David Bau, lll 在给出QR因子分解定理之前,先回顾两个知识点,一是正交矩阵(它的重要性在数值线性代数中似乎怎么强调都不过分),二是线性代数中的 Gram-Schmidt 正交化算法,这个算法是把一组线性无关的向量组alpha_1, ... ,alpha_n 转化为相互正交的向量组 q_1,

魔板 Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2170    Accepted Submission(s): 455 Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜

魔板 Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2921    Accepted Submission(s): 649 Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜

1.Gram-Schmidt正交化 假设原来的矩阵为[a,b],a,b为线性无关的二维向量,下面我们通过Gram-Schmidt正交化使得矩阵A为标准正交矩阵: 假设正交化后的矩阵为Q=[A,B],我们可以令A=a,那么我们的目的根据AB=I来求B,B可以表示为b向量与b向量在a上的投影的误差向量: $$B=b-Pb=b-\frac{A^Tb}{A^TA}A$$   2.Givens矩阵与Givens变换 为Givens矩阵(初等旋转矩阵),也记作. 由Givens矩阵所确定的线性变换称为Giv

魔板 Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1988    Accepted Submission(s): 407 Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜色

做这题先看:http://blog.csdn.net/u010372095/article/details/9904497 Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜色序列表示:从魔板的左上角开始,按顺时针方向依次写下各方块的颜色代号,所得到的数字序列即可表示此时魔板的状态.例如,序列(1,2,3,4,5,6,7,8)表示魔板状态

Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜色序列表示:从魔板的左上角开始,按顺时针方向依次写下各方块的颜色代号,所得到的数字序列即可表示此时魔板的状态.例如,序列(1,2,3,4,5,6,7,8)表示魔板状态为:1 2 3 4 8 7 6 5对于魔板,可施加三种不同的操作,具体操作方法如下:A: 上下两行互换,如上图可变换为状态8

Problem Description 在魔方风靡全球之后不久,Rubik先生发明了它的简化版——魔板.魔板由8个同样大小的方块组成,每个方块颜色均不相同,可用数字1-8分别表示.任一时刻魔板的状态可用方块的颜色序列表示:从魔板的左上角开始,按顺时针方向依次写下各方块的颜色代号,所得到的数字序列即可表示此时魔板的状态.例如,序列(1,2,3,4,5,6,7,8)表示魔板状态为: 1 2 3 48 7 6 5 对于魔板,可施加三种不同的操作,具体操作方法如下: A: 上下两行互换,如上图可变换为状

Unity 绘图性能优化 - Draw Call Batching Unity官方链接:http://docs.unity3d.com/Manual/DrawCallBatching.html 转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/fly-100/p/5422734.html Draw Call Batching 在屏幕上绘制一个物体,U3D引擎必须向绘图API(openGL或者D3D)发起一次DrawCall.这些DrawCall往往是昂贵的,当绘图API为每个Dr

参考<算法竞赛进阶指南>p.49 题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/description/131/ 递推与递归的宏观描述 对于一个待求解的问题”,当它局限在某处边界.某个小范围或者某种特殊情形时,其答案往往是已知的.如果能够将该解答的应用场景扩大到原问题的状态空间,且扩展过程的每个步骤具有相似性,就可以考虑使用递推或者递归求解.以已知的“问题边界”为起点向“原问题”正向推导的扩展方式就是递推.然而在很多时候,推导路线难以确定,这时以“原问

之前在工作总汇总了shadowmap的各种问题 [工作积累] shadow map问题汇总 最近有点时间再仔细研究了shadowmap的一些算法.主要修复了LiSPSM(上面链接里后面有更新),实现了TSM和CSM阴影. 总的来说,CSM只是结构上的不同,多了拆分和几个pass,实现起来相对比较简单.比较花时间的是LiSPSM和TSM的调试.至于为什么要研究LiSPSM和TSM,主要是在不能使用CSM的时候(比如低配,mobile之类),可以有更好的效果.另外,CSM和LiSPSM.TSM并不冲

Canvas 画布 paint 画笔 Path 路径Path代表任意多条直线连接而成的任意图形,当Canvas根据Path绘制时,它可以绘制出任意的形状 使用 Matrix 控制图像或组件变换步骤:①获取 Matrix对象,该 Matrix对象既可创建,也可直接获取其他对象内封装的 Matrix:②调用 Matrix的方法进行平移.旋转.缩放.倾斜等:③将程序对 Matrix所做的变换应用到指定图像或组件. colorMatrix : (4x5矩阵) 用于处理颜色matrix (矩阵) : 处理

Hard! 题目描述: 给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符 删除一个字符 替换一个字符 示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros" 输出: 3 解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r') rorse -> rose (删除 'r') rose -> ros (删除

栗子:若要使茶壶从a点运动到b点,是需要动画实现的:动画与传统意义的移动不同,与时间是存在关系的: 时间线,时间滑条: [时间配置]按钮: 弹出面板: 动画时间轴默认时间是从0帧开始100结束:总长度101帧 帧速率(每秒多少帧(画面)): NTSC,电影,PAL,是帧数率/FPS的不同(30,24,25),或者自定义: 切换之后需要关闭弹窗再次打开查看: 若FPS=30,则到时间轴上的30的时候为一秒钟(此时已经经过了30个画面) 注:一般PAL(25帧)即可: 时间显示:时间轴上的显示数据:

深度学习模型中的Normalization 数据经过归一化和标准化后可以加快梯度下降的求解速度,这就是Batch Normalization等技术非常流行的原因,Batch Normalization使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播,甚至增加网络的泛化能力. 1 什么是归一化/标准化 Normalization是一个统计学中的概念,可以称它归一化或者规范化,它并不是一个完全定义好的数学操作(如加减乘除).它通过将数据进行偏移和尺度缩放调整,在数据预处理时是非常常见的操作,在网络的中间

在我们做题中,搜索也好,动态规划也好,我们往往有时候需要用一个数字表示一种状态 比如有8个灯泡排成一排,如果你用0和1表示灯泡的发光情况 那么一排灯泡就可以转换为一个二进制数字了 比如 01100110 = 102 11110000 = 240 10101010 = 170 通过这些十进制数,只要把他们展开,我们就知道灯泡的状态了 如果这题是一个动态规划题 然后我们就拿这些数字做一些转移了, 比如dp[102],dp[240],dp[170]等等 这对题目很有帮助 上面讲的那些就是所谓的状态压缩