斯坦福ML公开课笔记15我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法。通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。本文继续PCA的话题，包含PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA...
分类：
其他好文 时间：
2016-01-24 16:50:21
阅读次数：
197
问题1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试成绩。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-29 15:58:51
阅读次数：
190
这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)。本文的参考资料附在最后了^_^步骤一：获取包含M张人...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-06 14:25:48
阅读次数：
239
本文实现基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析，使用该算法来完成对人脸图像的识别，主要讲解SVD实现PCA的原理，如何利用SVD实现图像特征的降维，以及SVD在文本聚类方面的使用，例如弱化同义词、多...
分类：
其他好文 时间：
2015-10-04 01:39:04
阅读次数：
331
PCA，主成分分析 主成分分析主要用于数据的降维。原始数据中数据特征的维度可能是很多的，但是这些特征并不一定都是重要的，如果我们能够将数据特征进行精简，不但能够减少存储空间，而且也有可能降低数据中的噪声干扰。 举个例子：这里有一组数据，如下 表1 2.5 1.2 -2.3 -2.8 -1 ...
分类：
其他好文 时间：
2015-09-03 16:30:07
阅读次数：
169
本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结。
一、主要内容
topic 1 深度神经网络结构
从类神经网络结构中我们已经发现了神经网络中的每一层实际上都是对前一层进行的特征转换，也就是特征抽取。一般的隐藏层（hidden layer）较少的类神经网络结构我们称之为shallow，而当隐藏层数比较多的类神经网络结构我们称之为deep。如下图所示：
从两者的对比中可以明显...
分类：
其他好文 时间：
2015-07-16 17:04:07
阅读次数：
267
http://matlabdatamining.blogspot.com/2010/02/principal-components-analysis.html英文Principal Components Analysis的博客，写的挺好，担心以后打不开，全文转载。Principal Componen...
分类：
其他好文 时间：
2015-06-25 20:56:28
阅读次数：
128
做芯片PCA主成分分析可以选择使用affycoretools包的plotPCA方法，以样品"GSM363445_LNTT.CEL"、"GSM362948_LTT.CEL"、"GSM363447_LNTT.CEL"、"GSM362949_LTT.CEL"、"GSM363449_LNTT.CEL"、.....
分类：
其他好文 时间：
2015-05-22 16:40:53
阅读次数：
131
在模式识别领域中，PCA是一种常用的数据集降维手段，在此基础上，保留数据集中对方差贡献最大的特征从而进行模式分类。OpenCV中提供PCA的类，因此可以方便地使用PCA来进行人脸识别研究。在学习了网上的相关实现和代码，在以下开发平台跑通了代码：win8.1+OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。...
分类：
其他好文 时间：
2015-05-01 16:12:13
阅读次数：
180
主成分分析PCA算法原理解析浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解主成分分析（PCA）：降维。将多个变量通过线性变换（线性相加）以选出较少个数重要变量。力求信息损失最少的原则。主成分：就是线性系数，即投影方向。通常情况下，变量之间是有一定的相关关系的，即信息有一定的重叠。将重复的变量删除。基本思想：将...
分类：
其他好文 时间：
2015-04-26 22:32:09
阅读次数：
457
