本文解决一个图像处理的具体问题“利用PCA求出了特征向量之后，如何求解该直线与轮廓的交点”
基本思路为：
1、首先要界定范围。对于交点来说，肯定是在这个轮廓的“最小外接矩形”中的，所以先求出外接矩形作为限定；
2、向量只是一个方向，要将其变成一条直线（如果在“最小外接矩形”中就是线段），推荐使用... ...
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2018-10-05 20:24:14
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? 工作中最常用的 PyCharm 使用技巧,使用之后可以给我们节约一些完全不必要浪费的时间。帮助大家成为了一名 PyCharm 老司机。 加vx：tanzhouyiwan或qq群813622576免费领取学习资料 #0. PyCharm 常用快捷键 ? ? #1.查看使用库源码 ? PyCharm ...
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2018-10-05 16:02:41
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概念 监督学习（Supervised Learning） 从给定标注的训练数据集中学习出一个函数，根据这个函数为新函数进行标注 无监督学习（Unsupervised Learning） 从给定无标注的训练数据中学习出一个函数，根据这个函数为所有数据标注 分类（Classification） 监督学习 ...
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2018-10-05 01:02:52
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机器学习实战之决策树 一,引言： 上一章我们讲的kNN算法，虽然可以完成很多分类任务，但它最大的缺点是无法给出数据的内在含义，而决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树算法能够读取数据集合，决策树的一个重要任务是为了数据所蕴含的知识信息，因此，决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取一系 ...
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2018-10-04 11:08:35
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机器学习实战之kNN算法 机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少： （1）python3.52,64位，这是我用的python版本 （2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型 ...
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2018-10-04 10:14:42
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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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2018-10-04 09:00:38
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LDA算法的主要优点有： 在降维过程中可以使用类别的先验知识经验，而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。 LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候，比PCA之类的算法较优。 LDA算法的主要缺点有： LDA不适合对非高斯分布样本进行降维，PCA也有这个问题。 LDA降维最多降到类别数 ...
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2018-10-02 17:50:31
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1、安装namp https://nmap.org/download.html 下载链接 PS：windows安装似乎麻烦一些，需要多下载npcap，官网有链接 2、python安装 注意，注意，注意！ 需要安装的包是python-namp PS：网上说需要版本一致，但是这个模块最新版本就是0.6. ...
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2018-10-02 17:44:18
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数据预处理1、数据审核：检查数据中是否有错误 原始数据->完整性：所调查的对象是否有遗漏。 准确性:数据是否有错误、存在异常值 ->异常值 ：记录错误，予以纠正；正确地值，予以保留。 二手数据->适用性：明确数据的来源、口径、背景材料，以便确定数据是否符合分析研究的需要。 时效性:对于时效性较强的问 ...
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2018-10-02 17:42:19
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