Linear Discriminant Analysis(线性判别分类器)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳,属于监督学习的方法. LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此,它是一种有效的特征抽取方法.使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小.就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小

前言 无论使用哪种语言,都离不开面向过程与面向对象两个流派,而类图是面向对象程序设计中至关重要的一种软件表达形式,如何看懂类图,并设计好的软件架构,是我们作为软件工程师必不可少的技能之一. 今天小黑把类图学习的一些笔记和心得分享出来,供大家参考. 什么是类 了解类图之前,我们需要简单了解一下类的概念 类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相同属性.操作.关系的对象集合的总称. 在面向过程设计中,数据和算法组织成为程序.而面向对象中,数据+算法的理论基础并没有改变,虽

如何看懂类图 1.类图简介 描述类的内部结构和类与类之间的关系,是一种静态结构图. 在UML类图中,常见的有以下几种关系: 泛化(Generalization),  实现(Realization),关联(Association),聚合(Aggregation),组合(Composition),依赖(Dependency). 2.各种关系的强弱顺序 泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖 3.类图关系 3.1.泛化 表示继承关系, 表示类/接口对父类/接口的功能扩展.

啥也不说了,实战java虚拟机,好好学习,天天向上!针对自己的软肋制定学习计划. 一部分内容看完,自己做的学习笔记和感想. 学java很简单,但懂java会有难度,如果你的工资还没超过1W,那是时候深入学习一下子了.    边学习边奉上5篇笔记 实战Java虚拟机之一“堆溢出处理” 实战Java虚拟机之二“虚拟机的工作模式” 实战Java虚拟机之三“G1的新生代GC” 实战Java虚拟机之四“禁用System.gc()” 实战Java虚拟机之五“开启JIT编译”  <实战Java虚拟机>一书的

Given two words (start and end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) from start to end, such that: Only one letter can be changed at a time Each intermediate word must exist in the dictionary For example, Given:start = "hit

以下数据由Fancier凡奉信息根据历年CMMI Institute公布的CMMI评估结果的汇总整理.数据跨度2008-2017年,包含对中国CMMI与全球CMMI的不同等级.版本的统计.

现在有个需求是这样子的:需要计算搜索词的权重设置其为总排序权重的0.6,其他因素的权重为0.4其他因素中还有详细的划分.这里我们用Solr如何来实现?众所周知solr默认的排序方式为按照文本相似度来进行降序排列的,现在我们要将打分的Score作为排序的一个因子来利用.就需要单独的获取到Score.网上是有一些通过继承类来实现的方式的.这里我不再累述,而说一种通过Solr内置的函数来实现的方式. solr提供了函数查询的方式,也能用函数的计算结果来作为排序的字段.我们用solr的函数是可以拿到查询

出处:http://blog.chinaunix.net/uid-28852942-id-3992727.html这篇文章不是介绍 nand flash的物理结构和关于nand flash的一些基本知识的.你需要至少了解 你手上的 nand flash的物理结构和一些诸如读写命令 操作的大概印象,你至少也需要看过 s3c2440中关于nand flash控制寄存器的说明. 由于本人也没有专门学过这方面的知识,下面的介绍也是经验之谈. 这里 我用的 K9F2G08-SCB0 这款nand flas

那种方法计算多空逆转更正确呢?——从此图1看应该是TEST005,但是实际上是ZCL_多空! TEST005具有滞后性!也就是说跌了一些在报警,可能已经跌了10%(如图2) ZCL_多空:当计算结果和TEST005相同时(没有跳空时), 可能也会事后报警,不过此类报警往往滞后性不强. 但当计算结果不同时,往往会提前预警,此时结合短线T+0操作,往往能卖在最高点!

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热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

1 关于主题模型 使用LDA做推荐已经有一段时间了,LDA的推导过程反复看过很多遍,今天有点理顺的感觉,就先写一版. 隐含狄利克雷分布简称LDA(latent dirichlet allocation),是主题模型(topic model)的一种,由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出. 主题模型属于聚类方法,是一种无监督的学习方法. 与通常的tf-idf相比,主题模型重在可以在语义上计算文本内容的相关性.主题模型是一种词袋模型,即只考虑文本总的

前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层情况,如果没有问题就看一下表型分布. 这段时间有空了,我觉得有必要梳理一下这个飘逸的QQ图,到底是怎么回事儿以及如何确定这么飘逸的QQ图有没有问题. 1.产生飘逸的QQ图的原因 产生飘逸的qq图的原因有很多,比如我们喜闻乐见的:基因多效性(polygenicity).也有可能是混淆偏倚,比如群体分层

http://www.365pcbuy.com/article-411.html 特别提示:此文已经于2016年10月12日更新!内容变动较大,请细细品鉴! 如何为客户推荐高性价比机型是我站的重要工作.极速站长-pc小虫从1995年2月安装自己第一台386DX/40电脑以来,21年来一直从事电脑软硬件工作,经历了整个家用电脑的发展历程,接触过上万台不同配置机器,精通各类电脑硬件.精通多种软件.服务器配置,拥有专利产品一项,热心传授知识.2003年pc小虫开办了成都第一个无盘网络培训班,2005年

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种

对于学习Qt的,有一个Qt所有类的继承图表,是很有需要的.以下提供了Qt5.1的所有类的继承关系图.看的时候,可以放大和缩小.如需文档下载,可以加入最后的QQ学习群.

据说还是个MM, 写得很通俗易懂, 还很诙谐, 原文:http://dallascao.com/cn/iptables-tutorial-for-newbies/ 对于斗胆开始玩vps的文科生来讲,iptables简直是地狱中的地狱.有几家vps供应商系统默认是带着些iptables规则的,以前我一向是难言之隐,一清了之.我很早就知道这东西重要,但看着太难了,后来看到log里越来越多的攻击记录,心想这东西得必须学了,说不定哪天哪个龟孙子就攻进来了.网上及电子书中的教程一般对于文科生来讲比较难看懂

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