验证性因子分析,是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法.尽管因子分析适合任何学科使用,但以社会科学居多. 目前有很多软件都可以非常便利地实现验证性因子分析,本文将基于SPSSAU系统进行说明. 验证性因子分析 Step1:因子分析类型 因子分析可分为两种类型:探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA). 探索性因子分析,主要用于浓缩测量项,将所有题项浓缩提取成几个概括性因子,达到减少分析次数,减少重复信息的目的. 验证性因子分析与探索性因子

PCA作用: 降维,PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下,用较少的综合变量代替原本较多的变量,而且综合变量间互不相关,减少冗余以及尽量消除噪声.   PCA数学原理: 设 是维向量 想经过线性变换得到其中F的各行向量相互独立,即 由于是实对称矩阵,因此存在正交矩阵A满足以上关系,令,即得,得 只根据第一列得出的方程为: 即 即 显然,是相关系数矩阵的特征值,是相应的特征向量. 根据第二列.第三列等可以得到类似的方程,于是 是方程 的p个根,为特征方程的特征根,是其特征向量的分量.   PCA

主成分分析R软件实现程序(一): >d=read.table("clipboard",header=T) #从剪贴板读取数据 >sd=scale(d)  #对数据进行标准化处理 >sd  #输出标准化后的数据和属性信息,把标准化的数据拷贝到剪贴板备用 >d=read.table("clipboard",header=T)  #从剪贴板读取标准化数据 >pca=princomp(d,cor=T)  #主成分分析函数 >screepl

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

翻译:  https://arxiv.org/pdf/1811.07453.pdf ABSTRACT 开源软件的可用性在语音识别和深度学习的普及中发挥了重要作用.例如,Kaldi 现在是用于开发最先进的语音识别器的既定框架. PyTorch 用于使用 Python 语言构建神经网络,并且由于其简单性和灵活性,最近在机器学习社区中引起了极大的兴趣. PyTorch-Kaldi 项目旨在弥合这些流行工具包之间的差距,试图继承 Kaldi 的效率和 PyTorch 的灵活性. PyTorch-Kald

模板匹配最适用于工业场合(在一张图片中识别特定的工件图) 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像(target)的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题. 它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹

数据集地址:https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/datasets 先行知识准备:NumPy,Pandas,Matplotlib的模块使用 机器学习项目流程(一般):可视化数据,发现规律 对数据进行预处理,为算法准备数据 选择模型,训练 微调模型 数据集使用1990年加州普查数据,包含:每个街区的人口.收入中位数.房价中位数等指标 一.划分问题 可以将问题划分为分类问题或者回归问题,选择不同的模型 二.选择性能指标 选择合适的性能指标例

作用有局限性,必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 工作原理:在待检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较

一.介绍 1.模板匹配 通俗讲就是以图找图,通过图中的一部分来找它在图中的位置(模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域). 模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法. 2.作用有局限性 必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性 模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知

目录: (一)原理 (二)代码实现和几种常见的模板匹配算法 正文: (一)原理 在待检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 作用有局限性,必须在指定的环境下,才能匹配成功,是受到很多因素的影响,所以有一定的适应性.模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原

一. H264基础概念 1.名词解释 场和帧 :    视频的一场或一帧可用来产生一个编码图像.在电视中,为减少大面积闪烁现象,把一帧分成两个隔行的场. 片:             每个图象中,若干宏块被排列成片的形式.片分为I片.B片.P片和其他一些片. I片只包含I宏块,P片可包含P和I宏块,而B片可包含B和I宏块. I宏块利用从当前片中已解码的像素作为参考进行帧内预测. P宏块利用前面已编码图象作为参考图象进行帧内预测. B宏块则利用双向的参考图象(前一帧和后一帧)进行帧内预测. 片的目

(本文提到的都是3.5mm的耳机,2.5mm的没做验证) 现在的手机,以及大多数笔记本都开始使用“四极耳机”,也就是耳机上插头上有四个极.为了叙述方便,将耳机插头上的四个极从插头顶端到靠近电线的塑胶部分一次标记为:A.B.C.D,如下图所示: 对于各极的定义,不同的耳机有不同的定义. ①在iPhone还没现在这么NB的时候,是Nokia的耳机在其他手机上都能正常用.所以,除了最近比较新款的手机耳机,都遵循着“D为负极共用”的协议,暂且称它为“Nokia协议”,N版耳机.其他依次为: A:接左声道

DirectX标准规定 DirectX使用左手坐标系. X轴正向指向右,Y轴正向指向上,Z轴正向垂直纸面向内. 编写Direct3D应用程序时,通常只使用4×4的矩阵和1×4的行向量,相乘时行向量在前,矩阵在后. 平移系数在4×4矩阵的最后一行前三个数. DirectX使用左手规则,叉乘的正负也是. 比如up=look×right: Right=up×look: DirectX和OpenGL的不同 DirectX DirectX使用左手坐标系. X轴正向指向右,Y轴正向指向上,Z轴正向垂直纸面向

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

IEEE 802.11 标准列表 IEEE 802.11,1997年,原始标准(2Mbit/s,播在2.4GHz). IEEE 802.11a,1999年,物理层补充(54Mbit/s,播在5GHz). IEEE 802.11b,1999年,物理层补充(11Mbit/s播在2.4GHz). IEEE 802.11c,符合802.1D的媒体接入控制层桥接(MAC Layer Bridging). IEEE 802.11d,根据各国无线电规定做的调整. IEEE 802.11e,对服务等级(Qual

这篇文章从各方面详细介绍了ISO/IEC14443标准.第一部分:物理特性1．范围ISO/IEC14443的这一部分规定了邻近卡(PICC)的物理特性.它应用于在耦合设备附近操作的ID-1型识别卡.ISO/IEC14443的这一部分应与正在制定的ISO/IEC14443后续部分关联使用.2．标准引用下列标准中所包含的条文,通过在本标准中引用而构成为本标准的条文.本标准出版时,所示版本均为有效.所有标准都会被修订,使用ISO/IEC14443这一部分的各方应探讨使用下列最新版本标准的可能性.ISO

原文网址:http://blog.chinaunix.net/uid-24118190-id-75212.html 单双精度浮点数的IEEE标准格式 关键字:浮点数 IEEE标准 大多数高级语言按照IEEE-754标准来规定浮点数的存储格式.IEEE-754规定 单精度浮点数用4字节存储,双精度浮点数用8字节存储,表示为三部分:符号位.阶和尾数. S+E+MS 符号位,尾数的符号位:E 阶,即指数:M 尾数,即有效小数位数: 单精度格式符号位 1位, bit31阶     8位,bit30~23