PCA(Principal component analysis)是一种多元统计方法。最近在研究PCA在故障检测上的运用。在这里说说我对PCA的认识。 首先，我们需要有一组数据X，X是n行m列的数据，为了方便，我们认为数据是均值为0，方差为1的数据。其中n为样本数，m为变量。我们可以找到一个线...
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2015-03-09 20:39:57
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KNN即K-Nearest Neighbor，是数据挖掘中一种最简单的分类方法，即要判断某一个样本属于已知样本种类中的哪一类时，通过计算找出所有样本中与测试样本最近或者最相似的K个样本，统计这K个样本中哪一种类最多则把测试样本归位该类。如何衡量两个样本的相似度？可以用向量的p-范数来定义。
假设有两个样本X=(x1, x2, ..., xn)，Y=(y1, y2, ..., yn)，则他们之间的相似度可以用以下向量p-范数定义：...
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2015-03-08 17:22:38
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模块名称：pca.pyPCA原理与紧致技巧原理待补。。。#-*-coding:UTF-8-*-'''Created on 2015年3月2日@author: Ayumi Phoenixch01 p-14 图像的主成分分析'''from PIL import Imageimport numpydef ...
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2015-03-04 00:50:59
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本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei=============================PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法：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...
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2015-03-02 20:48:22
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kNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断出你的类别。...
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2015-02-25 18:44:43
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一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器，记住全部的训练数据，对于新的数据则直接和训练数据匹配，假设存在同样属性的训练数据，则直接用它的分类来作为新数据的分类。这样的方式有一个...
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2015-02-10 21:39:16
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关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那么我们自然得有评价依据。到目前为止，我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的，但是这个指标科学吗...
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2015-02-09 12:45:01
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朴素贝叶斯（Normal Bayes）适用于离散型特征的分类问题。相比于KNN的纯暴力，决策树的降维以求减少比较次数的优化，NB的优势在于，训练完成之后，分类测试的效率非常高。设样本数为n，分类数据为mKNN没有训练过程，需要分类的时候，即时确定分类。总复杂度O（mn^2)决策树虽然有训练过程，但是...
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2015-02-02 01:54:16
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机器学习与智能优化
机器学习与智能优化 之 KNN
OpenCV KNN 之 使用方法
机器学习与智能优化 之 学习有道
机器学习与智能优化 之 线性模型
机器学习与智能计算 之 最小二乘法
机器学习与智能优化 之 规则、决策树和森林
OpenCV 决策树 之 理论准备
OpenCV 决策树 之 使用方法...
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2015-02-01 12:07:32
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/*1、如果进程已经与一个作业相关联，就无法将当前进程及其任何子进程从作业中移除，这个安全特性可以保证
/* 进程无法摆脱对它施加的限制。
/*2、在调试程序时，调试器是从资源管理器启动的，程序会从调试器继承带“PCA”前缀的作业。因此，调试程序
/* 时总是显示进程已经加入了作业。使用命令行来运行程序时就不会有这个问题了。
/*3、关闭一个作业对象，并不会终止作业内所有的进程。作业对象实际上只是...
