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搜索关键字:pca knn    ( 1752个结果
Linux下编译安装Lnmp
1、安装nginx 下载链接 http://nginx.org/en/download.html (1)下载,解压 (2)在编译安装之前先安装需要的依赖库和编译软件安装 (3)nginx编译参数解析 (4)编译安装 在linux 上通过yum安装nginx默认使用nobody用户和用户组。 http ...
分类:系统相关   时间:2019-01-29 20:28:50    阅读次数:170
降维-奇异值分解SVD
奇异值分解(SVD)及其应用 PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-29 01:10:46    阅读次数:162
k-means原理、优缺点及改进
k-means 的原理,优缺点以及改进 k-means 的原理,优缺点以及改进 k-means 的原理,优缺点以及改进 k-means 的原理,优缺点以及改进 K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K ...
分类:其他好文   时间:2019-01-28 23:51:39    阅读次数:245
降维方法-LDA线性判别分析
降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 【机器学习】LDA线性判别分析 1. LDA的基本思想 2. LDA求解方法 3. 将LDA推广到多分类 4. LDA算法流程 5. LDA和PCA对比 【附录1】瑞利商与广义瑞利商 线性判别分析 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-28 23:48:53    阅读次数:748
K-近邻算法(KNN)
最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法(KNN)概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类。但是怎么可能所有 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-28 14:04:19    阅读次数:186
主成分分析(PCA)原理详解
主成分分析(PCA)原理详解 主成分分析(PCA)原理详解 主成分分析(PCA)原理详解 主成分分析(PCA)原理详解 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后,颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 16:31:29    阅读次数:186
线性判别分析LDA总结
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 14:40:27    阅读次数:181
LDA
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 14:33:22    阅读次数:206
线性判别分析(LDA)原理
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 13:12:10    阅读次数:265
k邻近算法(kNN)
Machine Learning in Practice: kth-Nearest Neighbor ...
分类:编程语言   时间:2019-01-26 18:46:26    阅读次数:234
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