1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

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的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

rip路由协议 细节分析及实例配置[完整版] RIP呢,这是一个比较重要的知识点,所以它的知识覆盖面很广泛:但是呢,我将会对碰到的问题进行一些分析解刨(主要是为了帮助自己理清思维):也希望能够从中发现自己不足的问题,也希望能够找到一些比较冷僻的问题,这样子才会有意思多了.   先上图,这个就是我准备做实验的基本用图了.现在已经按照图上标注的IP将所有基本配置设置好了. 在这个实验中,大多数都是基于ripv1,只有在需要比较的时候才会把版本改成ripv2,然后判断完之后再切换为ripv1: 第一步

介绍 独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X=AS X为n维观测信号矢量,S为独立的m(m<=n)维未知源信号矢量,矩阵A被称为混合矩阵. ICA的目的就是寻找解混矩阵W(A的逆矩阵),然后对X进行线性变换,得到输出向量U. U=WX=WAS 过程 编辑 (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z=Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W

独立成分分析(Independent component analysis) 前言 独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法.ICA是一个不定问题,没有确定解,所以存在各种不同先验假定下的求解算法.相比其他技术,ICA的开源代码不是很多,且存在黑魔法–有些步骤并没有在论文里提到,但没有这些步骤是无法得到正确结果的. 本文给出一个ICA最大似然解法的推导,以及FastICA的python实现,限于时间和实际需求,没有对黑魔法部分完全解读,只保证FastICA实现能得到正确结果. 有兴趣的童

[源码分析] 从实例和源码入手看 Flink 之广播 Broadcast 0x00 摘要 本文将通过源码分析和实例讲解,带领大家熟悉Flink的广播变量机制. 0x01 业务需求 1. 场景需求 对黑名单中的IP进行检测过滤.IP黑名单的内容会随时增减,因此是可以随时动态配置的. 该黑名单假设存在mysql中,Flink作业启动时候会把这个黑名单从mysql载入,作为一个变量由Flink算子使用. 2. 问题 我们不想重启作业以便重新获取这个变量.所以就需要一个能够动态修改算子里变量的方法. 3

摘要:本文介绍了SCA技术的基本原理.应用场景,业界TOP SCA商用工具的分析说明以及技术发展趋势:让读者对SCA技术有一个基本初步的了解,能更好的准确的应用SCA工具来发现应用软件中一些安全问题,从而帮助提升软件安全质量. 1.什么是SCA SCA(Software Composition Analysis)软件成分分析,通俗的理解就是通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别.管理.追踪的技术.我们知道在当今软件开发中,引入开源软件(注1)到你的项目中,避免重复造轮子是大家都再熟

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

0. 关于主成分分析的详细理解以及理论推导,这篇blog中讲的很清楚. 主成分分析是一种常用手段.这应该与因子分析等区别开来,重点在于理解主成分分析的作用以及什么情况下使用主成分分析,本文重点讲解如何使用PCA. 1. 主成分分析是一种降维方法. 实际上这个降维是这样做的:原始变量有m维,PCA主成分变量有t维(t<m),那么就相当于把这m维分别往t维上投影. 例如我们要做回归分析,如果自变量众多,彼此之间又具有复杂的相关性,那么我们考虑对自变量个数进行“减少”.而这个减少不能够丢失有效信息,由

主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联.多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯. 2.高维空间本身具有稀疏性.一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%. 3.过多的变量会妨碍查找规律的建立. 4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系.例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内. 降维的目的: 1.减少预测变量的个数 2.确保这些变量是相互独立的 3.提供一个框架来解释结果 降维的方法有:主成

Java设计模式 结构型模式 适配器模式 模式动机:在软件开发中采用类似于电源适配器的设计和编码技巧被称为适配器模式.通常情况下,客户端可以通过目标类的接口访问它所提供的服务.又是,现有的类可以满足客户的功能需要,但是它所提供的接口不一定是客户类所期望的,这可能是现有类中方法名与目标类中定义的方法不一致等原因所导致的.在这种情况下,现有的接口需要转化为客户类所期望的接口,这样保证了对现有的重用.如不这样的转化,客户类就不能现有类所提供的功能,适配器模式可以完成这样的转化.在适配器模式中可以定义一

面向对象的设计原则 常用的面向对象设计原则包括7个,这些原则并不是独立存在的,它们相互依赖.互为补充. Java设计模式 创建型模式 简单工厂模式 模式动机: 考虑一个简单的软件应用场景,一个软件系统可以提供多个外观不同的按钮(如圆形按钮.矩形按钮.菱形按钮等),这些按钮都源自同一个基类,不过在继承基类后不同的子类修改了部分属性从而使得它们可以呈现不同的外观,如果我们希望在使用这些按钮时,不需要知道这些具体按钮类的名字,只需要知道表示该按钮类的一个参数,并提供一个调用方便的方法,把该参数传入方法

1. page_attrs的状态转换关系 之前说过,bitmap的优化核心是:bitmap设置后批量写入:bitmap延时清除.写bit用bitmap_statrwrite() + bitmap_unplug()两个函数,实现了bitmap设置后的批量写入:清bit用bitmap_endwrite()+两轮bitmap_deamon_work()实现了bitmap延迟清除.   2. 一个实例分析 下面以一个写请求实例来进行分析.假设写之前的chunk的数据都是一致的,还是以写3*4096*8(

Java设计模式 行为型模式 职责链模式 模式动机:职责链可以是一条直线.一个环或者一个树形结构.链上的每一个对象都是请求处理者,职责链模式可以将请求的处理组织成一条链,并使请求链传递,由链上的处理者对请求相应的处理,客户端无须关心请求的处理细节以及请求的传递,只需将请求发送到链上即可,将请求的发送者和请求的处理者解耦. 模式定义:使很多对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接收者之间的解耦关系.将这些对象连成一条链,并沿着这条链传递该请求,直到由一个对象处理它为止. 模式结构 模式分析:

1.Vector介绍 Vector 是矢量队列,它是JDK1.0版本添加的类.继承于AbstractList,实现了List, RandomAccess, Cloneable这些接口. Vector 继承了AbstractList,实现了List:所以,它是一个队列,支持相关的添加.删除.修改.遍历等功能. Vector 实现了RandmoAccess接口,即提供了随机访问功能.RandmoAccess接口被List实现以便于为List提供快速访问功能.在Vector中,我们即可以通过元素的下角