朴素贝叶斯（Normal Bayes）适用于离散型特征的分类问题。相比于KNN的纯暴力，决策树的降维以求减少比较次数的优化，NB的优势在于，训练完成之后，分类测试的效率非常高。设样本数为n，分类数据为mKNN没有训练过程，需要分类的时候，即时确定分类。总复杂度O（mn^2)决策树虽然有训练过程，但是...
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2015-02-02 01:54:16
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题意：杭电搬迁，有N种设备，每种设备有个价值V，数量M，要求将这些设备平分，使得平分后两边的总价值尽可能地相等。输出两边各自的总价值。思路：背包DP后，P=所有的总价值/2，然后从P开始往两边找到第一个满足的价值。可以降维，但是要注意for循环的顺序。看代码。代码：int v[55], m[55];...
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2015-01-23 22:53:33
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11月27日任务:研究reducedDynamicSolver-rt，了解降维后的积分方法代码结构:函数initScene()准备必要的资源，按顺序为:调用了ReadMatrixFromDisk_（）从磁盘读取低维基向量，放入ModalMatrix 对象renderingModalMatrix之中，...
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2015-01-20 15:13:26
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11月24日彻底明白一致质量矩阵、刚度矩阵的计算方法明白了中心差商求解器的计算流程下一步是要了解降维积分的做法来自为知笔记(Wiz)
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2015-01-20 15:08:11
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主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k0时说明 X和 Y是正相关关系，协方差<0时 X和Y是负相关关系，协方差为0时 X和Y相互独立。 协方差的计算是针对两维的，对于n维的数据集，可以计算C(n,2)种协方差...
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2015-01-05 23:08:15
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http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/主成分分析if ~exist('train_IM_all','var')||~exist('train_LA_all','var')%为加快程序运行，以便重复运行本文件时不需要重复载入数据 load train_res...
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2014-12-29 01:00:19
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白化是一种重要的预处理过程，其目的就是降低输入数据的冗余性，使得经过白化处理的输入数据具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。
白化处理分PCA白化和ZCA白化，PCA白化保证数据各维度的方差为1，而ZCA白化保证数据各维度的方差相同。PCA白化可以用于降维也可以去相关性，而ZCA白化主要用于去相关性，且尽量使白化后的数据接近原始输入数据。
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2014-12-25 16:25:46
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一、PCA(Principal Component Analysis)主成分分析，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，只保留新坐标系中的前面几个坐标轴，即对数据进行了降维处理1、算法描述（1）第一个新坐标轴：原数据集中方差最大的方向（2）第二个新坐标轴：与第一个新坐标轴正交且具有最大方差的方向（3）...
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2014-12-25 06:34:34
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斯坦福NG机器学习课程：Dimensionality_reduction笔记，很好讲解降维和PCA算法。...
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2014-12-20 15:37:22
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转载自CSDN中转载于水木社区的一篇文章 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维 的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文 章: Isomap and...
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2014-12-19 11:55:36
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