一.初始值重建的压缩表示 在PCA算法里我们可能需要把1000 维的数据压缩100 维特征,或具有三维数据压缩到一二维表示.所以,如果这是一个压缩算法,应该能回到这个压缩表示,回到原有的高维数据的一种近似. 所以,给定的

PCA最主要的用途是用来减少特征向量的数目,N个特征向量 减小到 K个特征向量.如果为了可视化,k可以使3 或者 2.这样可以加速算法的学习速度. PCA用来压缩图像同一有效. 具体方式以及原理在gitlab上,学习源来自 stanford的machine learning 公开课.

本文出处:http://blog.csdn.net/xizhibei http://www.cnblogs.com/bourneli/p/3624073.html PrincipalComponents Analysis,主成份分析 寻找最小均方意义下,最能代表原始数据的投影方法 然后自己的说法就是:主要用于特征的降维 另外,这个算法也有一个经典的应用:人脸识别.这里稍微扯一下,无非是把处理好的人脸图片的每一行凑一起作为特征向量,然后用PAC算法降维搞定之. PCA的主要思想是寻找到数据的主轴方

Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法,会学习到如下概念 聚类(clustering) PCA(Principal Componets Analysis主成分分析),用于加速学习算法,有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用. 一.内容概要 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objective Random Initialization Choosing The Number of Clusters

前言 主成份分析,简写为PCA(Principle Component Analysis).用于提取矩阵中的最主要成分,剔除冗余数据,同时降低数据纬度.现实世界中的数据可能是多种因数叠加的结果,如果这些因数是线性叠加,PCA就可以通过线性转化,还原这种叠加,找到最原始的数据源. PCA原理 P.S: 下面的内容需要一定线性代数基础,如果只想了解如何在R中使用,可以跳过此节 本质上来讲,PCA主要是找到一个线性转换矩阵P,作用在矩阵X(X的列向量是一条记录,行向量是一个feature)上,使其转换

异常点往往是由于某一个特征或者多个特征数值异常.但是对于多维度特征无法直接进行可视化观测异常点,利用PCA技术进行维度缩减,可以在二维或者三维空间上进行可视化展示. 原数据如下: from sklearn.decomposition import PCA pca=PCA(n_components=2) #压缩到二维空间中 x_pca=pca.fit_transform(df_test) x_pca.shape (6, 2) 画出散点图,找出异常点 plt.scatter(x_pca[:,0],x

PCA是一种非监督学习算法,它能够在保留大多数有用信息的情况下,有效降低数据纬度. 它主要应用在以下三个方面: 1. 提升算法速度 2. 压缩数据,减小内存.硬盘空间的消耗 3. 图示化数据,将高纬数据映射到2维或3维 总而言之,PCA干的事情就是完成一个将原始的n维数据转化到k维的映射.其中,k<n 它的核心算法如下: 1. 将数据均一化 x' = [x-mean(x)] / range(x) 2. 计算它的协方差矩阵 即:Sigma = 1/m * x' * x 3. 进行svd分解,计算特

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79235028 主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)简介可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/78977202 以下是PCA的C++实现,参考OpenCV 3.3中的cv::PCA类. 使用ORL Faces Database作为测

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长

Decoders Matter for Semantic Segmentation:Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation https://www.yuque.com/lart/papers 动机 语义分割领域最常用的编解码方案中, 上采样是一个重要的环节, 用来恢复分辨率. 常用的是, 双线性插值和卷积的配合. 相较于具有一定的棋盘效应的转置卷积, 双线性插值简单快捷, 而且配合后续卷积, 也可以实现和转置卷积类

十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四.降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 14.2 动机二:数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 第8周 十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 参考视频: 1

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

原文链接:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16873662/ G. E. Hinton* and R. R. Salakhutdinov .   Science. 2006 Jul 28;313(5786):504-7. Abstract High-dimensional data can be converted to low-dimensional codes by training a multilayer neural network with a

DBA应用技巧:如何升级InnoDB Plugin 2011-03-23 10:09 康凯 ITPUB 字号:T | T 本文中,我们将向读者详细介绍如何升级动态InnoDB Plugin和升级静态编译的InnoDB Plugin,以及如何转换由1.0.2以前版本创建的压缩表. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! 本文中,我们将向读者详细介绍如何升级动态InnoDB Plugin和升级静态编译的InnoDB Plugin,以及如何转换由1.0.2以前版本创

14.1  动机一:数据压缩 14.2  动机二:数据可视化 14.3  主成分分析问题 14.4  主成分分析算法 14.5  选择主成分的数量 14.6  重建的压缩表示 14.7  主成分分析法的应用建议 14.1  动机一:数据压缩

7.27 暑假开始后,稍有时间,“搞完”金融项目,便开始跑跑 Deep Learning的程序 Hinton 在Nature上文章的代码 跑了3天 也没跑完 后来Debug 把batch 从200改到20 勉强跑出结果 后来开始看 文章等  感觉晕晕乎乎 又翻到:Deep Learning Tutorials 装Theano等,但是python 代码 Debug真是好生恶心 再后来翻到 UFLDL,看着有Exercise 便做了起来. 用了5天刷了9个Exercises. 大概年后吧,在微博上看

创建备份 MongoDB 数据转储 为了在 MongoDB 中创建数据库备份,需要使用 mongodump 命令.该命令会将服务器上的所有数据都转储到 dump 目录中.你可以使用很多选项来限制转储的数据量,或者创建远程服务器备份. 格式 mongodump 命令的基本语法格式为: >mongodump 范例 开启 mongod 服务器.假设 mongod 服务器运行在 localhost 上,端口为 27017.在命令行上输入命令,在 MongoDB 实例的 bin 目录下输入 mongodu

http://www.yiibai.com/mongodb/mongodb_quick_guide.html 创建数据库 MongoDB use DATABASE_NAME 用于创建数据库.该命令如果数据库不存在,将创建一个新的数据库, 否则将返回现有的数据库. 语法 use DATABASE语句的基本语法如下: use DATABASE_NAME 例子: 如果想创建一个数据库名称为 <mydb>, 那么 use DATABASE 语句应该如下: >use mydb switched t

条件操作符: gt(大于),gte(大于等于),lt(小于),lte(小于等于)E.G:db.People.find({age:{$gt:100}})//查找集合里age大于100的文档 注意:string类型的值不能查处结果,使用命令提示符进行添加时默认为string,可使用MongoDB compass进项修改; E.G:db.People.find({age:{$type:16}})//查询age这个名字下面类型是int32(16)的文档 显示条数的控制:limitE.G:db.BookL