维数约简特征选择，依据某一标准选择性质最突出的特征特征抽取，经已有特征的某种变换获取约简特征增加特征数：可以增加信息量，进而提高准确度增加训练分类器的难度，进而带来维数灾难。解决办法： 选取尽可能多的、可能有用的特征，然后根据需要进行特征约简。主成分分析（PCA）目的： 寻找能够表示采样数据的最.....
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2015-09-18 23:15:11
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What is an intuitive explanation of the relation between PCA and SVD?36 FOLLOWERSLast asked:30 Sep, 2014QUESTION TOPICSSingular Value DecompositionPri...
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2015-09-14 20:50:38
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原文：http://dataunion.org/13451.html作者：xbinworld引言：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据...
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2015-09-12 16:09:08
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传统的特征点描述子如SIFT,SURF描述子，每个特征点采用128维(SIFT)或者64维(SURF)向量去描述，每个维度上占用4字节，SIFT需要128×4=512字节内存，SURF则需要256字节。如果对于内存资源有限的情况下，这种描述子方法显然不适应。同时，在形成描述子的过程中，也比较耗时。后来有人提出采用PCA降维的方法，但没有解决计算描述子耗时的问题。
鉴于上述的缺点Michae...
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2015-09-10 11:11:32
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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 ...
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2015-09-03 16:30:07
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Android 悬浮窗的实现源码
悬浮窗的实现用到了一个Service、自定义View、Activity
效果图
悬浮窗的实现用到的权限：
在清单文件中注册服务
代码的实现
1.Activity的源码
package com.pca.nettraffic;
import android.app.Activity;
i...
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2015-08-28 13:27:54
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A Beginner’s Guide to Eigenvectors, PCA, Covariance and EntropyContent:Linear TransformationsPrincipal Component Analysis (PCA)Covariance MatrixChange...
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2015-08-19 20:19:25
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案例：有两个Activity，第一个Activity中有一个按钮，这个按钮的Text是pca，点击之后跳到定外的Activity，在定外一个Activity中发送广播，改变第一个Activity中按钮Text的值，变成chy。下面请看代码：
1.自定义广播接收者
private class MBroadcastReceiver extends BroadcastReceiver{
@Ov...
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2015-08-18 16:23:06
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2015-08-17 11:45:06
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2015-08-17 11:42:50
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