我tm终于把三维偏序调对了 CDQ分治是一种进行计算时的降维手段，简单说大家都知道在进行一维偏序时我们只需要排序，二维偏序则可以用树状数组+排序，这之中树状数组就是一个降维手段，它将二维偏序降维，然后就可以用一维偏序做了。CDQ和树套树也是同理，所以可能会出四维偏序（CDQ+树套树）？？？ CDQ的 ...
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2017-12-14 15:52:04
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。 主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分 探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构 ...
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2017-11-24 17:00:15
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降维： 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征，现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5，即6个通道变成5个通道： 通过一次卷积操作，W*H*6将变为W*H*1，这样的话，使用5个1*1的卷积核，显然可以卷积出5个W*H*1，再做通道的串接操作，就实现了W*H*5。 升维： 比如某次卷积之后的 ...
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2017-11-22 21:56:54
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文丨朱翊搅动国人神经的2017“双十一”电商促销大节，终于在凌晨时分迎来闭幕。参与大促的各商家纷纷展示了不错的销售成绩。在智能手机领域，荣耀不出意外地摘取了京东+天猫累计销量及销售额的双料冠军，总销售额超40.2亿元，成为名副其实的销售之王。更值得一提的是，在今年双..
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2017-11-12 19:19:56
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Principal Component Analysis-PCA 用途：降维中最常用的一种手段 目标：提取最有价值的信息（基于方差） 内积： 解释： 设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度 向量的表示及基变换 向量可以表示为（3,2） 实际上表示线性组合： 基：（1,0） ...
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2017-11-08 20:00:20
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Linear Discriminant Analysis(LDA线性判别分析) 用途：数据预处理中的降维，分类任务 目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分，将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息。 原理：投影到维度更低的空间中，使得投影 ...
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2017-11-08 15:56:09
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分析：其实很容易想到O(n^3m^3)的算法，枚举x1,x2,y1,y2,再统计一下和.求和可以用前缀和，能优化到O(n^2m^2),能得到60分.对于特殊性质的点，求一下a[i][j]与k的最小公倍数lcm,就可以推出来要选多少个点，乘法原理推一下就能解决了. 满分做法的思想是降维，先分析一下一维 ...
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2017-11-07 00:08:06
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今天事情比较轻松，突然看到之前自己遇到的一个问题，就是多重数组的降维去重的做法，刚好最近在看javascript的设计模式这本书，里面介绍了很多面向对象和封装的设计，于是我便自己在编辑器上实践了一下，发现了一个新的方法就是Array.prototype.concat..apply([],arr)，之 ...
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2017-11-06 18:02:15
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简介 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotl ...
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2017-11-03 14:19:59
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前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够..
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2017-10-31 23:52:10
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