PCA与ICA的时候,首先要 ...
关于机器学习理论方面的研究,最好阅读英文原版的学术论文。PCA主要作用是数据降维,而ICA主要作用是盲信号分离。在讲述理论依据之前,先思考以下几个问题:真实的数据训练总是存在以下几个问题: 特征冗余情况,比如建立文档 词频矩阵过程中, learn 和 study 两个特征,从VSM 计算文档向量间的相似度,Lucene评分机制由此推导而来 角度来看,两者独立,但是从语义角度看,是冗余的 特征强相关 ...
2017-03-10 23:18 0 2447 推荐指数:
PCA与ICA的时候,首先要 ...
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 ...
前期准备: 靶机地址:https://www.vulnhub.com/entry/ica-1,748/ kali攻击机ip:192.168.11.129 靶机地址:192.168.11.177 一、信息收集 1.使用nmap对目标靶机进行扫描 nmap -A -p 1-65535 ...
ICA, independent component analysis, 独立分量分析, 独立组分分析, 独立成分分析 独立分量分析(independent component analysis,ICA)是近年来发展起来的一种新的信号处理技术。基本的ICA是指从多个源信号的线性 ...
前言: 本次主要是练习下ICA模型,关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文:Deep learning:三十三(ICA模型)。本次实验的内容和步骤可以是参考UFLDL上的教程:Exercise:Independent Component Analysis。本次实验完成的内容 ...
。 大多数ICA的算法需要进行“数据预处理”(data preprocessing): 先用PCA得到y,再 ...
数很高的话,无法可视化 二、PCA降维思想 寻找某个轴线,使得样本映射到该轴线后,能够有最大的 ...
基础知识: 在sparse coding(可参考Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解),Deep learning:二十九(Sparse codi ...