上个月，学习群里的S同学问了个题目，大意可理解为列表降维，例子如下：oldlist=[[1,2,3],[4,5]]#想得到结果：newlist=[1,2,3,4,5]原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。这个问题并不难，但是，怎么写才比较优雅呢？#方法一，粗暴拼接法：newlist=oldlist[0]+oldlist[
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2019-04-18 10:53:02
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机器学习——降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA、奇异值分解SVD、局部线性嵌入LLE） 以下资料并非本人原创，因为觉得石头写的好，所以才转发备忘 (主成分分析（PCA）原理总结)[https://mp.weixin.qq.com/s/XuXK4inb9Yi 4ELCe_i0EA] 来源：?石 ...
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2019-04-13 10:51:30
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Numpy API 矩阵操作 + : 将mat降维 + : keepdim=True是防止出现shape为(3,)奇怪的秩为1的数组, 如果axis=1, 计算每一行的向量的模 + : 矩阵A1中的每一个元素的幂次方 + : 将矩阵A与矩阵B竖下来拼接, 得到的结果在转置 + : 将矩阵A与矩阵B横 ...
SciKit learn的简称是SKlearn，是一个python库，专门用于机器学习的模块。 SKlearn包含的机器学习方式： 分类，回归，无监督，数据降维，数据预处理等等，包含了常见的大部分机器学习方法。 SKlearn给出了如何选择正确的方法： 官网清晰图：（太棒了~~~） 图表对于什么样的 ...
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2019-04-03 12:34:32
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降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因： 在以下3种降维技术中， PCA的应用目前最为广泛，因此本章主要关注PCA。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。 在PCA中，数据集从原始坐标系转换为新的坐标 ...
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2019-04-01 11:49:08
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卷积神经网络结构： 1、 数据输入层： 去均值：将平均值变为0 归一化：将不同的特征，取值范围变为一致的 PCA降维、白化 2、 卷积计算层： 每个神经元看做是一个过滤器（一个带权重的矩阵），过滤器对原数据进行卷积相关操作（内积），不同过滤器关注的特征不同 局部连接：过滤器提取局部特征，然后再与后面 ...
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2019-03-26 16:47:56
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求二维数组的最大子数组的和 思路：通过降维进行运算，每一行每次进行相同程度的加法运算，然后存到一个数组中就成了一维数组的求最大子数组的和，例如上图先进行[A][3]~[A][5]的求最大子数组的和，然后进行A列和B列相加再求最大子数组的和，如此循环到A+B+......+F，然后再从 B列开始进项如 ...
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2019-03-24 17:27:47
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