PCA understanding 我们希望获取玩具的位置，事实上我们只需要知道玩具在x轴的位置就可以了（但现实不知道）。我们利用三个坐标轴，获取了2*3维度的数据，现实中我们如何通过分析六维度数据来获取玩具的位置？ 可以从上图看出camera A,B,C的x,y轴相关度都很明显，数据有冗余。 l ...
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2014-09-23 15:14:34
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原文：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.htmlPCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于...
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2014-09-16 20:31:21
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Step 0: Prepare dataStep 0a: Load dataThe starter code contains code to load a set of natural images and sample 12x12 patches from them. The raw patch...
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2014-09-14 22:06:07
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Step 0: Load dataThe starter code contains code to load 45 2D data points. When plotted using the scatter function, the results should look like the f...
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2014-09-14 21:54:27
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http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/PCAPrincipal Components Analysis (PCA) is a dimensionality reduction algorithm that can be used to sig...
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2014-09-14 16:39:57
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PCA：PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中是将所有的x样本都同等对待。在使...
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2014-09-14 16:32:07
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磁盘blocksize=1024新建一个空目录[root@wqj-pca]#ll-ddrwxr-xr-x.2rootroot40969月821:12.<--目录文件占用4096B空间[root@wqj-pca]#ll总用量0<--所列项目占用空间为0[root@wqj-pca]#[root@wqj-pca]#stat.File:"."Size:4096Blocks:8IOBlock:4096目录Device:802h/2050dIno..
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2014-09-10 02:46:00
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我们的题目是基于这个ZedBoard的__视频流的人脸识别识别的算法采用的是PCA，，但是在后期的调试和实验中发现，，PCA的效果很容易受到环境，比如光照强度，背景，摄像头像素等影响；如果后期的改进的话，，考虑采用 ICA 和 Fisher算**更好，，不多说了，，上一些自己总结的资料吧我们的设计框...
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2014-09-03 00:16:35
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申明：本文非原创，原文转载自：http://www.yuanyong.org/blog/cv/cv-code一、特征提取Feature Extraction：SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]PCA-SIFT [2] [Project]Aff...
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2014-08-29 18:09:18
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一、Sparse Coding稀疏编码稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ，使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合：也就是虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地找到一组“完备”基向量，但是.....
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2014-08-27 14:21:27
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