[引言]--PCA降维的作用 面对海量的.多维(可能有成百上千维)的数据,我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息,保留对我们"有用"的信息,这是个问题. PCA给出了我们一种解决方案和思路. PCA给我的第一印象就是去相关,这和数据(图像.语音)压缩的想法是一致的.当然,PCA像是一种有损的压缩算法.但是不要紧,去除掉的信息也许是噪声呢,而且损失的信息不是"主要成分". PCA 降维的概念不是简单的去除原特征空间的某些维度,而是找出原特征空间的新的正交基,并且这个

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  

写了四个方法,分别实现图片的灰度化,直方图均衡,灰度线性变化,灰度拉伸,其中好多地方特别是灰度拉伸这一块觉得自己实现的有问题,请大大们多多指教. import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.PixelGrabber; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Iterator; impor

关于 数学 的分支 - 线性变化量.离散量.随机量 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 昨天看的资料有些多,一时没有想起来做个笔记,今天再回忆起来.仅仅是大概有个印象,确忘记了着实的

title: [线性代数]7-2:线性变化的矩阵(The Matrix of a Linear Transformation) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Matrix Matrix for the Derivate Matrix for the Integral Construction of the Matrix ABABAB Match TSTSTS Multiplication Change of Basis Matri

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

本文转载至 http://www.tuicool.com/articles/aANBF3m 时间 2014-12-07 20:13:37  segmentfault-博客原文  http://segmentfault.com/blog/alan/1190000002411296 iOS的各种动画相漂亮,相信这是吸引很多人买iPhone的原因之一.不仅如此,这还是吸引我做iOS开发的一大原因,因为在iOS上给界面实现一些像样的动画实在是太轻松了! 这里就介绍一下iOS的block-based an

https://www.techieliang.com/2017/12/729/ 原文地址 using_checkbox_item.h /** * @file using_checkbox_item.h * @brief 本文件包含支持复选框item类声明. * @version 1.0.0.0 * @date 2017.12.18 * @author Techie亮 */ #ifndef _H_USINGCHECKBOXITEM_ #define _H_USINGCHECKBOXITEM_ #

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c

很多文章说到奇异值分解的时候总是大概罗列下它的功能,并没有对功能及物理意义进行过多的阐述,现在我来对奇异值进行整理一下. 一 奇异值分解 对任意的矩阵A∈Fmn,rank(A)=r(矩阵的秩),总可以取A的如下分解:,其中U和V是正交矩阵.分别为左右奇异值向量. U是m×m阶酉矩阵:Σ是m×n阶非负实数对角矩阵:而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵.这样的分解就称作M的奇异值分解.Σ对角线上的元素Σii即为M的奇异值. V的列(columns)组成一套对M的正交"输入"或"

1. 简介 因子分析是一种研究观测变量变动的共同原因和特殊原因, 从而达到简化变量结构目的的多元统计方法. 因子分析模型是主成分分析的推广, 也是利用降维的思想, 将复杂的原始变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法. 1.1 应用 寻求变量的基本结构, 简化变量系统. 用于分类, 根据因子得分值, 在因子轴所构成的空间中将变量或者样本进行分类 (能够分析样品间差异的原因). 1.2 类型 R型因子分析: 研究变量之间的相关关系. Q型因子分析: 研究样本之间的相关关系. 2. 因子分

(线性表:线性表是一种线性结构,它是一个含有n≥0个结点的有限序列,同一个线性表中的数据元素数据类型相同并且满足"一对一"的逻辑关系. "一对一"的逻辑关系指的是对于其中的结点,有且仅有一个开始结点没有前驱但有一个后继结点,有且仅有一个终端结点没有后继但有一个前驱结点,其它的结点都有且仅有一个前驱和一个后继结点.) 这种受限表现在:栈的插入和删除操作只允许在表的尾端进行(在栈中成为"栈顶"),满足"FIFO:First In Last

手机保护壳的材质有很多种,目前保护壳市场上最为常见的就是硅胶.TPU.PC材质了.那么我们不禁要问,PU.硅胶.PC三材质到底有哪些区别呢?普通消费者在购买保护壳的时候能否从外表就能看出保护壳材质?PU.硅胶.PC到底哪一种材质才是最好的?如果您也有此疑问,下面不妨跟着笔者从了解各保护壳/套的材质和种类,找到硅胶.TPU和PC材质的不同之处. 首先我们先来了解这三种材质到底是什么. 硅胶保护套可说是消费者最熟悉的,也是使用人数最多的一类保护套类型.它质地柔软.手感略滑,流行市场已经多年.从粗制滥

写在前面 本文对于普通自适应遗传算法的Pm和Pc的公式进行了解读,此公式为M.Srinivas 和 L .M. Patnaik在1994年的<Adaptive Probabilities of Crossover>(点击这里下载论文)论文提出. 动机,出于怎样的目的把Pc和Pm的值设置成动态变化的(自适应) 在GA中有两个特征是必要的. 第一个特征是在找出包含最优解的范围之后,收敛到最佳效果的能力.(收敛能力) 第二个特征是探索解空间的新区域以寻找全局最优的能力.(寻优能力) 经过经验验证,适

一.为什么要集群? 1.JavaEE项目,如果部署在一台Tomcat上,所有的请求,都由这一台服务器处理,存在很大风险: A:并发处理能力有限(一般单台服务器处理的并发量为250左右,超过250,可能会出现数据丢失,链接不稳定的情况).因为单服务器的性能有限制.所以单台Tomcat的最大连接数有限制, B:容错率低,一旦服务器故障,整个服务就无法访问了. eBay于 1999年6月停机22小时的事故,中断了约230万的拍卖,使eBay的股票下降了9.2个百分点. C:单台服务器计算能力低,无法完

目前,文字信息仍是网站最主要的内容,随着CSS3技术的不断成熟,Web字体逐渐成为话题,这项让未来Web更加丰富多彩的技术拥有多种实现方案,其中之一是通过@font-face属性在网页中嵌入自定义字体,主流的浏览器都支持这项技术,本文介绍主要的几种Web字体格式及字体格式转换. Web字体格式介绍   TrueType (.ttf) Windows和Mac系统最常用的字体格式,其最大的特点就是它是由一种数学模式来进行定义的基于轮廓技术的字体,这使得它们比基于矢量的字体更容易处理,保证了屏幕与打印

上一节中, 线性表的顺序存储结构的特点是逻辑关系上相邻的两个元素在物理位置上也相邻,因此可以随机存取表中任一元素,它的存储位置可用一个简单,直观的公式来表示.然后,另一方面来看,这个特点也造成这种存储结构的弱点,在做插入或删除操作时,需移动大量元素. 而链式存储结构,由于它不需要逻辑上相邻的元素在物理位置上也相邻,因此它没有顺序存储结构所具有的弱点,但同时也失去了顺序表可随机存取的优点. 线性链表 wiki中的定义: 链表(Linked list)是一种常见的基础数据结构,是一种线性表,但是并不

原文地址:http://blog.csdn.net/xiaolongtotop/article/details/8316554 目前,文字信息仍是网站最主要的内容,随着CSS3技术的不断成熟,Web字体逐渐成为话题,这项让未来Web更加丰富多彩的技术拥有多种实现方案,其中之一是通过@font-face属性在网页中嵌入自定义字体,主流的浏览器都支持这项技术,本文介绍主要的几种Web字体格式及字体格式转换. Web字体格式介绍   TrueType (.ttf) Windows和Mac系统最常用的字

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

栈和队列都属于特殊的线性表   一.定义   1.线性表(linear list): 是数据结构的一种,一个线性表是n个具有相同特性的数据元素的有限序列.数据元素是一个抽象的符号,其具体含义在不同的情况下一般不同. 2.栈(Stack): 栈是限定仅能在表尾进行插入或删除操作的线性表.对栈来说,表尾称为栈顶.表头称为栈底,不含元素的空表称为空栈. 由于栈的上述特性,最先入栈的元素最后才能被删除,最晚入栈的元素最先被删除,所以栈又称为后进先出的线性表. 应用例子:进制转换.括号匹配检验.行编辑程序