参考:菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标 ...
一 简介 PCA Principal Components Analysis 即主成分分析,是图像处理中经常用到的降维方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时,我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征,如颜色,纹理,sift,surf,vlad等等特征,然后将其保存,建立响应的数据索引, ...
2015-08-12 10:58 0 11694 推荐指数:
参考:菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标 ...
本文介绍HITS算法的相关内容。 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.算法实现 4.1 基于迭代法的简单实现 4.2 MapReduce实现 5.HITS算法的缺点 6.写在最后 参考资料 1. 算法来源 1999年,Jon Kleinberg 提出了HITS算法。作为几乎是 ...
本文将介绍PageRank算法的相关内容,具体如下: 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.PR值计算方法 4.1 幂迭代法 4.2 特征值法 4.3 代数法 5.算法实现 5.1 基于迭代法的简单实现 5.2 MapReduce实现 6.PageRank算法的缺点 7.写在最后 ...
服务发现,作为互联网从业人员,大家应该都不陌生,一个完善的服务集群,微服务是必不可少的功能之一。 最近一直想写这个话题,也一直在构思,但不知道从何入手,或者说不知道写哪方面。如果单纯写如何实现,这个未免太乏味枯燥了;而如果只是介绍现有成熟方案呢,却达不到我的目的。想了很久,准备先从 ...
PCA(Principle Component Analysis)主成分分析是广泛使用的降维算法,由PCA的名字就可以知道,PCA的主要目标是把数据维度降下来,使得减少数据冗余,降低数据处理带来的计算资源消耗。 1 PCA原理 PCA的基本思想是将数据的最主要成分提取出来代替原始数据,也就 ...
有冗余。从所有的特征中找出有意义的特征的过程就是降维,而PCA是降维的两个主要方法之一(另一个是LDA ...
Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than ...
反向传播算法从原理到实现 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎 ...