1 NIPALS 算法 Step1:对原始数据X和Y进行中心化,得到X0和Y0.从Y0中选择一列作为u1,一般选择方差最大的那一列. 注:这是为了后面计算方便,如计算协方差时,对于标准化后的数据,其样本协方差为cov(X,Y)=XTY/(n-1). Step2:迭代求解X与Y的变换权重(w1,c1).因子(u1,t1),直到收敛 step 2.1:利用Y的信息U1,求X的变换权重w1(w1实现有X0到因子t1的变换,t1=X0*w1)及因子t1.从而将X0的信息用t1来近似表达.        

kf=read.csv('d:/kf.csv') # 读取康复数据kfsl=as.matrix(kf[,1:3]) #生成生理指标矩阵xl=as.matrix(kf[,4:6]) #生成训练指标矩阵x=slxy=xlyx0=scale(x)x0y0=scale(y)y0m=t(x0)%*%y0%*%t(y0)%*%x0meigen(m)w1=eigen(m)$vectors[,1]v1=t(y0)%*%x0%*%w1/sqrt(as.matrix(eigen(m)$values)[1,])v1t

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www

PV.EV.AC.BAC.EAC.ETC等计算公式含义 PV Planned Value:计划值 应该完成多少工作, (按照计划截止目前应该花费的预算) AC Actual Cost:实际成本, 完成工作的实际成本是多少 (截止目前实际的花费) EV Earned Value:挣值 完成了多少预算的工作 (实际完成的工作,按照预算标准应该有的花费)以上三个指标是成本管理最基本的三个概念: BAC Budget cost at completion:完工预算 全部工作的预算是多少?按照原计划,完成

PLS入门: 1,两篇关键文章 [1] de Jong, S. "SIMPLS: An Alternative Approach to Partial Least Squares Regression." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. Vol. 18, 1993, pp. 251–263. [2] Rosipal, R., and N. Kramer. "Overview and Recent Advance

一开始见到PID计算公式时总是疑问为什么是那样子?为了理解那几道公式,当时将其未简化前的公式“活生生”地算了一遍,现在想来,这样的演算过程固然有助于理解,但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定看法后再进行演算则会理解的更快! 首先推荐白志刚的<由入门到精通—吃透PID 2.0版>看完一.二章之后,建议你先通过实践练习然后再回来看接下来的所有章节,这样你对这本书的掌握会更加牢固.节省时间. PID就是对输入偏差进行比例积分微分运算,运算的叠加结果去控制执行机构.实践练习中,如何把这一原理转化为程

转载自:http://www.pinzhi.org/thread-7762-1-1.html Minitab中相关系数R-Sq和修正的相关系数R-Sq(adj)的意思,计算公式和区别 在Minitab做回归方程,或类似的运算中,经常会碰到多元相关系数R-Sq和修正的多元相关系数R-Sq(adj),那么,这2个是什么意思?具体的计算公式和区别是什么? 拟合的总效果多元全相关系数(Multiple correlation coefficient) R²(即R=Sq)和修正的多元相关系数(Adjust

给初学者的一直有很多人问我阻抗怎么计算的. 人家问多了,我想给大家整理个材料,于己于人都是个方便.如果大家还有什么问题或者文档有什么错误,欢迎讨论与指教!在计算阻抗之前,我想很有必要理解这儿阻抗的意义. 传输线阻抗的由来以及意义传输线阻抗是从电报方程推导出来(具体可以查询微波理论)如下图,其为平行双导线的分布参数等效电路: 从此图可以推导出电报方程 取传输线上的电压电流的正弦形式 得 推出通解  定义出特性阻抗 无耗线下r=0, g=0 得 注意,此特性阻抗和波阻抗的概念上的差异(具体查看平面波

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

在unity制作2D游戏的教程,背景图sprite铺满显示时Camaer的Size调到多少合适,作个笔记. 资源参数 background.png 2048x640,Sprite的像素单位:100 调节camera.size 当camera的size=5,背景的显示效果 Camera的Size=3.2的背景的显示效果 计算公式 计算公式为:Screen Height/2/Pixel To Units=Main Camera.Size 对于2048x640的背景图,像素为100单位的比例,Came

C语言根据日期判断星期几(使用基姆拉尔森计算公式) 算法如下: 基姆拉尔森计算公式W= (d+2*m+3*(m+1)/5+y+y/4-y/100+y/400) mod 7 在公式中d表示日期中的日数,m表示月份数,y表示年数. 注意:在公式中有个与其他公式不同的地方: 把一月和二月看成是上一年的十三月和十四月,例:如果是2004-1-10则换算成:2003-13-10来代入公式计算.以公元元年为参考,公元元年1月1日为星期一 程序如下: /*利用基姆拉尔森计算日期公式  w=(d+2*m+3*(

混合模式可以将两个图层的色彩值紧密结合在一起,从而创造出大量的效果.在这些效果的背后实际是一些简单的数学公式在起作用.下面我将介绍photoshop cs2中所有混合模式的数学计算公式.另外还介绍了不透明度.下面所介绍的公式仅适用于RGB图像.对于Lab颜色图像而言,这些公式将不再适用. Opacity 不透明度 C=d*A+(1-d)*B 相对于不透明度而言,其反义就是透明度.这两个术语之间的关系就类似于正负之间的关系:100%的不透明度就是0%的透明度.该混合模式相对来说比较简单,在该混合模

术语说明: QPS = req/sec = 请求数/秒 [QPS计算PV和机器的方式] QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 *   请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 单台服务器每天PV计算 公式1:每天总PV = QPS * 3600 * 6 公式2:每天总PV = QPS * 3600 * 8 服务器计算 服务器数量 =   ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV ) [峰值QPS和机器计算公式]

有时候我们对每一种产品都有一个提成公式,而这个计算提成的公式是以字符串格式存在表中的 当我们用这个计算公式时,他并不像我们写的:$a=2+3*5;这样简单的能计算出结果,而它是个字符串 所以,我们就必须把字符串转化为我们能够处理的结果 而php中的eval()函数可以处理php代码,因此可以用此来解决:以字符串格式存储的计算公式 比如: $str='2*(3+12)'; $result=eval("return $str;"); echo $result; 会输出:30 是表达式的值

windows media player目前只能播放 wpl 和 asm格式的列表文件.而linux下mplayer和vlc支持的pls,很遗憾没法支持. 不过,老外写了个“open pls in wmp”的插件,安装后就可以播放了.就是这个OpenPlsInWmp2Setup.exe http://openplsinwmp.codeplex.com/ 看起来挺酷,不过看一下代码就知道原理很简单. using System; using System.IO; namespace Jon.Gall

如果nginx 中worker_connections 值设置是1024,worker_processes 值设置是4,按反向代理模式下最大连接数的理论计算公式: 最大连接数 = worker_processes * worker_connections/4

这篇文章是原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/msdnchina/article/details/38766801 本文提到的数据字典.以dc_histogram_defs为样例来说明dc_histogram_defs的计算公式. dc_histogram_defs这个根据字面的推測,应该是直方图的definitions 下图中使用的db.是oracle 10.2.0.4 版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载.

Oracle的sessions和processes的数计算公式 原作者链接地址:http://blog.csdn.net/zengmuansha/article/details/7581771 Oracle的sessions和processes的关系是 sessions=1.1*processes + 5   -----实验部分---- Microsoft Windows [版本 5.2.3790](C) 版权所有 1985-2003 Microsoft Corp. C:\Documents a

计算方法编辑KDJ的计算比较复杂,首先要计算周期(n日.n周等)的RSV值,即未成熟随机指标值,然后再计算K值.D值.J值等.以n日KDJ数值的计算为例,其计算公式为n日RSV=(Cn-Ln)/(Hn-Ln)×100公式中,Cn为第n日收盘价:Ln为n日内的最低价:Hn为n日内的最高价.其次,计算K值与D值:当日K值=2/3×前一日K值+1/3×当日RSV当日D值=2/3×前一日D值+1/3×当日K值若无前一日K 值与D值,则可分别用50来代替.J值=3*当日K值-2*当日D值以9日为周期的KD

load spectra; temp = randperm(size(NIR, 1)); P_train = NIR(temp(1:50),:); T_train = octane(temp(1:50),:); P_test = NIR(temp(51:end),:); T_test = octane(temp(51:end),:); k = 2; [Xloadings,Yloadings,Xscores,Yscores,betaPLS,PLSPctVar,MSE,stats] = plsreg

各股票软件的标准差函数STD是不同的,而布林线的上下轨是以STD为基础计算出来的,所以使用布林线应小心.以2008/3/28的上证综指为例,利用如下代码:"收盘价3日STD:STD(CLOSE,3);",三日收盘价分别是:3606.86,3580.15,3411.49,在飞狐交易师中显示的3日收盘价标准差是105.928,大智慧新一代中显示的是105.932,通达信中是86.49,同花顺中显示74.90.用EXCEL中的函数STDEV计算的样本方差是105.9316,STDEVP计算总