PCA与Kernel PCA介绍与对比 1. 理论介绍 PCA：是常用的提取数据的手段，其功能为提取主成分（主要信息），摒弃冗余信息（次要信息），从而得到压缩后的数据，实现维度的下降。其设想通过投影矩阵将高维信息转换到另一个坐标系下，并通过平移将数据均值变为零。PCA认为，在变换过后的数据中，在某一 ...
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2018-11-25 16:17:43
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在Ubuntu上学习Git随笔。 一. git 仓库的安装 git 在终端用git命令查看Ubuntu是否安装git版本库，如果没有安装，最新版本（Ubuntu18.04）会提示用下面命令进行安装。 sudo apt install git 如果老版本用下面几个命令试一下 sudo apt-get ...
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2018-11-25 14:44:19
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单片机课程结束了，最新学了学c8051f340的pca。这是以前学stc89c51所没有的东西。 PCA（可编程计数器阵列）：这是C8051F340的MCU中的片内可编程计数器/定时器阵列。PCA包括一个专用的的16位计数器/定时器基准和5个可编程的捕捉/比较模块。 时钟源： 1.系统时钟分频 系统 ...
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2018-11-24 20:53:17
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原贴出处：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 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， ...
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2018-11-24 16:42:08
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K近邻（KNN）算法简介 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依 ...
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2018-11-24 14:15:22
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前言 OK, 经过网络编程和并发编程的学习,现在到了学习数据库愉快之旅了??.感觉到一丝丝的兴奋,学习新知识的开始总是能够给人动力,何况还是学习数据库,一看就显得高大上,而且几乎都是命令行操作,黑客既视感有没有... 数据库介绍 什么是数据库 ? 简单来说,数据库( DataBase)就是用来存放数 ...
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2018-11-20 00:09:41
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kNN功能：解决输入是数值型或者标称型的分类问题 kNN大致原理：输入数据集相当于在一定维度的空间中标点，测试集（或者说要预测标签的），相当于是计算与这些已有点的距离（一般是欧式距离），选择前k个距离最近的，看这k个已标点的标签是什么（也就是属于哪一类），返回k个中占比最大的标签作为预测结果。ps: ...
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2018-11-19 17:36:54
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一，引言 我们知道，在实际生活中，采集到的数据大部分信息都是无用的噪声和冗余信息，那么，我们如何才能剔除掉这些噪声和无用的信息，只保留包含绝大部分重要信息的数据特征呢？ 除了上次降到的PCA方法，本次介绍另外一种方法，即SVD。SVD可以用于简化数据，提取出数据的重要特征，而剔除掉数据中的噪声和冗余 ...
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2018-11-18 15:07:34
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与变量名相关 and elif import returnas else in tryassert except is whilebreak finally lambda withclass for not yieldcontinue from ordef global passdel if rai ...
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2018-11-17 22:24:20
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数据降维 分类 + PCA(主成分分析降维) + 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路 + 对数据进行 标准化 + 计算出数据的 相关系数矩阵 (是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) + 计算出 相关系数矩阵 的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都 ...
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2018-11-17 00:26:43
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