参考链接:http://pinkyjie.com/2011/02/24/covariance-pca/ PCA的本质其实就是对角化协方差矩阵. PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,但这个投影可不是随便投投,要遵循一个指导思想,那就是:找出最能够代表原始数据的投影方法. "最能代表原始数据"希望降维后的数据不能失真,也就是说,被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据. 1:冗余,就是去除线性相关的向量(纬度),因为可以被其他向量代表,这部分信息量是多余的. 2

一．PCA基础 线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,我们是将数据的主成分(包含信息量大的维度)保留下来,忽略掉对数据描述不重要的成分.即将主成分维度组成的向量空间作为低维空间,将高维数据投影到这个空间上就完成了降维的工作. 在 PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向.该过程一直重复,重复次数为原始

这是我真正意义上地用react实现一些东西.这次分享的是一个很简单的小组件,效果图先放上来: 前端样式用的是一套框架.功能很简单,就是根据选择的维度,在成员里选择对应这个维度的选项. 首先初始化一些数据,这里我们要关注的就是newMeasureText,这是维度的value:newMeasureMember,这是维度的text.headerMsg是一个数组,作用是用来存放选择的维度和成员,所以肯定是一个二维数组.newLists是一个数组,作用是用来存放对应多维度的index的option选项(

参考资料: http://blog.csdn.net/baodi_z/article/details/1857820 http://blog.csdn.net/cbnotes/article/details/38845069 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms686223(v=vs.85).aspx https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/

iPhone开发技巧之网络篇(4)--- 确认网络环境  开发Web等网络应用程序的时候,需要确认网络环境,连接情况等信息.如果没有处理它们,是不会通过Apple的审查的. Apple 的 例程 Reachability 中介绍了取得/检测网络状态的方法.在你的程序中使用 Reachability 只须将该例程中的 Reachability.h 和 Reachability.m 拷贝到你的工程中.如下图: 然后将 SystemConfiguration.framework 添加进工程: Reac

这两天学习了吴恩达老师机器学习中的主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA),PCA是一种常用的降维方法.这里对PCA算法做一个小笔记,并利用python完成对应的练习(ps:最近公式有点多,开始没找到怎么敲公式,前面几篇都是截的图^_^,后面问了度娘,原来是支持latex的).代码和数据见github 一.PCA基本思路 将数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新坐标系的选择由数据本身决定.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选择

猫宁!!! 参考链接:http://www.ituring.com.cn/book/885 黑客攻防技术宝典web实战篇是一本非常不错的书,它的著作人之一是burpsuite的作者,课后的习题值得关注,而随书附带有答案. 1. 为什么说应用程序处理用户访问的机制是所有机制中最薄弱的机制? 典型的应用程序使用三重机制(身份验证.会话管理和访问控制)来处理访问.这些组件之间高度相互依赖,其中任何一个组件存在缺陷都会降低整个访问控制并访问他机制的效率.例如,攻击者可以利用身份验证机制中的漏洞以任何用户

并且SVD分解也适用于一般的矩阵. 主成分分析可以简单的总结成一句话:数据的压缩和解释.常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标,并且给综合指标所包含的信息以适当的解释.在实际的应用过程中,主成分分析常被用作达到目的的中间手段,而非完全的一种分析方法. 可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分,以及每个主成分与原来变量之间线性组合关系式.但是细心的朋友会发现,每个原始变量在主成分中都占有一定的分量,这些分量(载荷)之间的大小分布没有清晰的分界线,这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始

1.引言 对于即时通讯网来说,所有的技术文章和资料都在围绕即时通讯这个技术方向进行整理和分享,这一次也不例外.对于即时通讯系统(包括IM.消息推送系统等)来说,MQ消息中件间是非常常见的基础软件,但市面上种类众多.各有所长的MQ消息中件间产品,该怎么去选择?这是个问题! 对于很多经验不足的开发者来说,一个公司内部用的IM聊天系统,总用户量也不过百十来人,动辄就是Kafka.MongoDB,美其名曰为了高性能和可扩展性,真是大炮打蚊子.而对于中大型的即时通讯场景来说,有的开发者确为了贪图使用简单.

因子分析和主成分分析的异同点: 1.主成分分析仅仅是一种数据变换而不假设数据矩阵有什么样的结构形式 因子分析假定数据有特定的模型,而且齐总的因子满足特定的条件 2.因子分析和主成分分析都是从相关矩阵出发,找出解决问题的方法. 因子分析是利用主成分分析法从相关矩阵中提取公因子,公因子个数q小于变量个数p,这q个不同因子对同一变量Z,所提供的变量总方差作说明,其分析模型为Z=AF+$ 主成分分析是利用p个主成分说明p个变量的总方差,其分析模型为Y=AX 或 X=A-1Y 3.因子分析和主成分分析模型

异常点往往是由于某一个特征或者多个特征数值异常.但是对于多维度特征无法直接进行可视化观测异常点,利用PCA技术进行维度缩减,可以在二维或者三维空间上进行可视化展示. 原数据如下: from sklearn.decomposition import PCA pca=PCA(n_components=2) #压缩到二维空间中 x_pca=pca.fit_transform(df_test) x_pca.shape (6, 2) 画出散点图,找出异常点 plt.scatter(x_pca[:,0],x

一.K-means聚类中心初始化问题. 1)随机初始化各个簇类的中心,进行迭代,直到收敛,并计算代价函数J. 如果k=2~10,可以进行上述步骤100次,并分别计算代价函数J,选取J值最小的一种聚类情况,能够得到一个相对不错的局部最优解.(因为k值较小情况下,不同的随机中心,聚类结果不同) 2)如果k值很大,则多次随机意义不大,随机一次进行聚类即可. 二.如何选择聚类数目K? 肘部法则是一个方法,但效果一般不明显.通常来讲,并没有太绝对的方法,主要靠人工选择,以及人为的洞察力. 三.利用k-me

编译前注意事项 由于我们的核心原本就有提供很多的核心工具给硬件开发商来使用, 而硬件开发商也需要针对核心 所提供的功能来设计他们的驱动程序模块,因此, 我们如果想要自行使用硬件开发商所提供的模块 来进行编译时,就需要使用到核心所提供的原始档当中, 所谓的头文件案 (header include file) 来取 得驱动模块所需要的一些函式库或标头的定义啦! 也因此我们常常会发现到,如果想要自行编译核心模块时,就得要拥有核心原始码嘛! 那核心原始码我们知道他是可能放置在 /usr/src/ 底下,

什么是核心 (Kernel) Kernel 其实核心就是系统上面的一个文件而已, 这个文件包含了驱动主机各项硬 件的侦测程序与驱动模块. 核心文件通常被放置成 /boot/vmlinuz-xxx ,不过也不见得,因为一部主机上面可以拥有多个核 心文件,只是开机的时候仅能选择一个来加载而已. 核心模块 (kernel module) 的用途 Linux 很早之前就已经开始使用所谓的模块化设定了! 亦即是将一 些不常用的类似驱动程序的咚咚独立出核心,编译成为模块,然后, 核心可以在系统正常运作的过

利用 TensorFlow 入门 Word2Vec 原创 2017-10-14 chen_h coderpai 博客地址:http://www.jianshu.com/p/4e16ae0aad25 或者点击阅读原文 我认为学习算法的最好方法就是尝试去实现它,因此这个教程我们就来学习如何利用 TensorFlow 来实现词嵌入. 这篇文章我们不会去过多的介绍一些词向量的内容,所以很多 king - man - woman - queue 的例子会被省去,直接进入编码实践过程. 我们如何设计这些词嵌

利用NVIDIA-NGC中的MATLAB容器加速语义分割 Speeding Up Semantic Segmentation Using MATLAB Container from NVIDIA NGC 使用单一GPU训练深度学习模式的时代已经一去不复返了.对于计算密集型算法(如语义分割),单个GPU可能需要几天时间来优化模型.但多GPU硬件很贵.不会再有了:NVIDIA的云上多GPU硬件实例,比如AWS P3,只允许你支付你使用的东西.云实例允许您利用支持Tensor核心的最新一代硬件,以适度

本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge第二名阿里和新加坡南阳理工大学的技术方案,该方案针对卷积循环网络对频率特征的提取高度受限于卷积编解码器(Convolutional Encoder-Decoder, CED)中卷积层有限的感受野的问题,将阿里达摩院之前的FSMN与发展自DCCRN/DCCRN的CRN with CCBAM结合.本文提出了一种频率递归卷积循环网络(frequency recurrence Convolutional Recurrent Network, FR

技术若只如初见,那么还会踩坑么? 在系统引入 MongoDB 也有几年了,一开始是因为 MySQL 中有单表记录增长太快(每天几千万条吧)容易拖慢 MySQL 的主从复制.而这类数据增长迅速的流水表,对数据一致性也没那么高要求,而且业务上也不需要关联查询它,就考虑分出去.为什么是 MongoDB?刚巧赶上公司 DBA 团队引入了这个数据库,有人帮助运维,对业务团队就成了一个自然的选择.不过对于任何技术产品你如果要把它用在生产环境上,最好确定对它的架构和运作机理有个全面的理解. 形态 MongoD

一.基本概念 word2vec是Google在2013年开源的一个工具,核心思想是将词表征映 射为对应的实数向量. 目前采用的模型有一下两种 CBOW(Continuous Bag-Of-Words,即连续的词袋模型) Skip-Gram 项目链接:https://code.google.com/archive/p/word2vec 二.背景知识 词向量 词向量就是用来将语言中的词进行数学化的一种方式,顾名思义,词向量 就是把一个词表示成一个向量.这样做的初衷就是机器只认识0 1 符号,换句话说

基础篇了解大部分数组处理函数 array_chunk — 将一个数组分割成多个    array_column — 返回数组中指定的一列    array_combine — 创建一个数组,用一个数组的值作为其键名,另一个数组的值作为其值(另一种意义的合并数组) array_flip — 交换数组中的键和值 array_key_exists — 检查数组里是否有指定的键名或索引 array_key_first — Gets the first key of an array    array_k

百度云智能运维负责人 曲显平 本文是根据百度云智能运维负责人曲显平10月20日在msup携手魅族.Flyme.百度云主办的第十三期魅族技术开放日<百度云智能运维实践>演讲中的分享内容整理而成. 内容简介:本文主要从百度运维技术的发展历程.如何做智能运维.故障管理场景.服务咨询场景和面对的挑战等几个方面介绍了百度云智能运维实践. 百度运维技术的三个阶段 第一阶段:基础运维平台  2008年~2012年 2008年,在百度运维部建立之前,还没有一个标准而统一的运维平台.例如,搜索.广告.贴吧都有各