之前对PCA的原理挺熟悉,但一直没有真正使用过.最近在做降维,实际用到了PCA方法对样本特征进行降维,但在实践过程中遇到了降维后样本维数大小限制问题. MATLAB自带PCA函数:[coeff, score, latent, tsquared] = pca(X) 其中,X是n*p的,n是样本个数,p是特征维数. (1)coeff矩阵是返回的转换矩阵,就是把原始样本转换到新空间中的转换矩阵. (2)score是原始样本矩阵在新样本空间中的表示,也就是原始样本乘上转换矩阵,但是还不是直接乘,要减去一

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...

我将ignite项目打包放到linux下,在linux下获取window中存放在oracle数据库中的数据,linux服务器作为ignite的服务端节点,我在本地启动tomact,作为ignite客户端获取linux中缓存的数据.在未使用ignite的情况下,即在本地使用jdbc直接连接oracle数据库.获取出来的数据行数为94217使用了ignite,启动一个服务端节点(linux中)和一个客户端节点(window中),获取出来的数据行数为94107使用了ignite,启动两个服务端节点(l

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

对于维数比较多的数据,首先需要做的事就是在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低.降维是一种数据集预处理技术,往往在数据应用在其他算法之前使用,它可以去除掉数据的一些冗余信息和噪声,使数据变得更加简单高效,从而实现提升数据处理速度的目的,节省大量的时间和成本.降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法.目前处理降维的技术有很多种,如SVD奇异值分解,主成分分析(PCA),因子分析(FA),独立成分分析(ICA)等. 以下是使用主成分分析(PCA)进行降维: import matplotlib.

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(

链接: http://acm.hdu.edu.cn/contests/contest_showproblem.php?pid=1005&cid=595 若一个整数的个位数字截去,再从余下的数中,减去个位数的2倍,如果差是7的倍数,则原数能被7整除.如果一次不容易看出,就需要继续上述过程.如6139,过程如下:613-9×2＝595,59-5×2＝49,所以6139是7的倍数. 能被11整除的数的特征把一个数由右边向左边数,将奇位上的数字与偶位上的数字分别加起来,再求它们的差,如果这个差是11的倍

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

从马车到汽车是为了提升运输效率,而随着时代的发展,如今我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来,增加运行效率,同时也可减少交通事故发生率,这也是企业对于智能运维的诉求. 从人工运维到自动化运维是为了减少人力成本,降低操作风险,提高运维效率,但自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式,仍有局限性.为了持续地面向大规模.高复杂性的系统提供高质量的运维服务,智能运维(AIOps)应运而生. 本文,袋鼠云将跟大家分享智能运维大数据平台(一款开箱即用的运维监控平台)在Oracl

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(){ char str[][30] = {"zhangsan","lisi","wangwu"}; char (*p)[30] = str; //定义行指针 printf("%p %p %p 行数:%d 列数:%d\n",str, &str[0], &str[0][0], sizeof(str

话题 3: 基于深度学习的二进制恶意样本检测 分享主题:全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势.而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰.在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000.基于深度学习的病毒检测技术无需沙箱环境,直接将样本文件转换为二维图片,进而应用改造后的卷积神经网络 Incept

在上周三下午时,客户.业务和测试人员同时反溃生产环境登录进入不了系统,我亲自测试时,第一次登录进去了,待退出后再登录时,复现了客户的问题,场景像是请求连接被拒绝了,分析后判断是spring boot的连接数使用完了,于是重启了服务,客户访问都恢复正常.虽然问题暂时解决了,但实质原因还无法确定.根据分析,判断是spring boot服务连接被拒绝,查看配置的最大连接数和最大线程数时,配置为:#最大连接数server.tomcat.max-connections=300#最大线程数server.to

不过必须XP SP3以上才行.所有API大全: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa363804(v=vs.85).aspx -------------------------------------------------------------------------------- 现在多核处理器已经很普及了,市场主流是双核处理器,还有4核.8核等高端产品.而且Intel推广了超线程技术(Hyper-Threa

在阅读Nginx模块开发与架构模式一书时: "Nginx  上的进程数 与CPU核心数相等时(最好每个worker进程都绑定特定的CPU核心),进程间切换的代价是最小的;" &&  "我们不能任由操作系统负载均衡,因为我们自己更了解自己的程序,所以,我们可以手动地为其分配CPU核,而不会过多地占用CPU0,或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起" 引申出此文: 绑定CPU核心: 1.taskset taskset是LINUX提供的一个命令(ubun