本文參考：http://scikit-learn.org/stable/data_transforms.html 本篇主要讲数据预处理，包含四部分： 数据清洗、数据降维（PCA类）、数据增维（Kernel类）、提取自己定义特征。哇哈哈。还是关注预处理比較靠谱。。。。 重要的不翻译：scikit-le ...
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2017-07-24 10:07:54
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一、概念 特征选择feature selection：也被称为variable selection或者attribute selection. 是选取已有属性的子集subset来进行建模的一种方式. 进行特征选择的目的主要有: 简化模型，缩短训练时间，避免维数灾难(curse of dimensio ...
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2017-07-23 11:31:55
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一、选择逆透视的表， 二、power query从表添加进入编辑器 三、选择需要逆透视的表，点击逆透视 结果： 逆透视，按照列名与对应值进行降维。 ...
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2017-07-22 22:30:37
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在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构。在这篇博文中分析相应的下採样层average_pooling_layer类： 一、下採样层的作用 下採样层的作用理论上来说由两个，主要是降维，其次是提高一点特征的鲁棒性。在LeNet-5模型中。每一个卷积层后面都跟着一个 ...
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2017-07-18 22:12:58
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题意 ：w*h（w,h≤16）网格上有n（n≤3）个小写字母（代表鬼）。要求把它们分别移动到对应的大写字母里。每步可以有多个鬼同时移动（均为往上下左右4个方向之一移动），但每步结束之后任何两个鬼不能占用同一个位置，也不能在一步之内交换位置。输入保证所有空格连通，所有障碍格也连通，且任何一个2*2子网 ...
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2017-07-16 12:39:13
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总体思想 1 利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩阵对多尺度图像进行降维 2 然后对降维的特征採用简单的朴素贝叶斯进行分类 算法主要流程 1 在t帧的时候，我们採样得到若干张目标（正样本）和背景（负样本）的图像片，然后对他们进行多尺度变换，再通过一个稀疏測量矩阵对多尺度图像特征进行降维，然后通过降 ...
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2017-07-15 19:04:37
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php 循环，v为键，c为值 生成定长的62进制随机码（0-9, a-z, A-Z） sql 递归查询 php 二维数组去掉重复值，保留键值，恢复行索引，自动修改列索引，如果只有小于2行（没有排序的必要），则直接返回原数组。 对页面进行缓存 数组输出json，注意如果有跨域操作（如有api站点）需要 ...
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2017-07-08 22:58:39
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secom.data 3030.93 2564 2187.7333 1411.1265 1.3602 100 97.6133 0.1242 1.5005 0.0162 -0.0034 0.9455 202.4396 0 7.9558 414.871 10.0433 0.968 192.3963 12 ...
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2017-07-05 13:43:57
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PCA（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，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2017-07-02 23:24:52
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一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提 ...
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2017-06-30 00:59:41
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