最大方差法 PCA降维（欢迎讨论） 在上一篇的基础上继续讨论： 首先，得出原空间的中心点： 假设u1为投影向量，投影之后的方差为： 令方差最大（即：投影之后的点比较分散，没有相关性。以达到一个很好的降维效果），采用拉格朗日乘数法，U1T U1=1为约束条件。 则关于UT的方差表达式可以写成：...
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2015-12-27 14:41:28
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RT，在复习数理统计时，需要对样本方差进行计算即 但是这个东西用手算起来麻烦的一笔，所以就敲敲键盘写了段代码，由于本人水平有限，所以在输入数组时还要在代码中修改（用C会简单些）。有需要的就看看吧。 1 public class Fangcha { 2 3 publi...
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2015-12-22 16:23:26
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PCA降维 ——最小方差解释（线性代数看PCA） 注：根据网上资料整理而得，欢迎讨论 机器学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联。因此我们必须对数据进行降维。 降维当然意味着信息的丢失，不过鉴于实际数据本身常常存在的相关性，我们可以想办法在降维的同时将信息的损失尽量...
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2015-12-17 22:35:17
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题目链接：pid=5073">http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5073题意：给定一条线上的点，然后能够去掉当中的m个，使剩下的到重心的距离最小，因为重心等于距离的平均值。因此也就是求方差最小。分析：由于要去掉m个所以一定剩下n-m个，我们枚举这一串...
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2015-12-17 19:18:39
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算法的介绍otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算...
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2015-12-12 18:39:03
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多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性，即 中各列向量之间存在较强的相关性，会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。即参数估计量的方差也增大，对参数的估计会不准确。 因此，是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢？如果p个变量之间具有较强的...
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2015-12-12 12:22:27
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在分析之前，要严格区分一个概念是在概率学上的定义还是在统计学上的定义。概率学比统计学更加的抽象一点，概率学研究一个事件的理想的情况，但是在真实的世界，这种理想的情况是很难或者不可能达到的，所以利用统计学中的样本来估计这个理想的结果。方差的概念和定义概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（均值）之间...
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2015-12-09 17:18:29
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第一篇博文，文笔有限，脑补加分。 前面那些基础的统计学描述（均数，方差，标准差，中位数）我就不多谈了，首先从分布说起。在分布这一片，最基础也是最重要的也就是中心极限定理了，及从无限总体中大量重复抽取等容量样本，将每个样本的值求和形成新的分布，此分布趋近正态。这个定理由此衍生出平均数的中心极限定理.....
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2015-12-07 22:29:44
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1.im2bw(Image, threshold_value)2.最大类件方差(ostu)： matlab：im2bw(image, graythresh(image))3.bernsen算法较原始的Bernsen：这个算法的中心思想是：设当前像素为P，计算以P为中心的大小为(2w+1)*(2w+....
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2015-12-04 12:54:51
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一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preproc...
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2015-12-03 00:33:19
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