pca降维python实例第18页

双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述——SIGAI推荐

目录1.数学准备1.1符号1.2数学性质1.3双线性2.双线性汇合2.1细粒度分类中的双线性汇合2.2不同阶的汇合3.精简双线性汇合3.1PCA降维3.2近似核计算3.3低秩双线性分类器4.双线性汇合的其他应用

ChaucerG·2020-07-13 09:33

sklearn 流水线（pipeline）使用

我们所讨论的流程只包括：分类器参数选择，PCA降维维度选择。因此还不是完整的机器学习流程。更多可参考pipeline。

Jiede1·2020-07-13 06:54

PCA降维实例[GridSearchCV求最优参]

降维概念机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之

Doris_H_n_q·2020-07-13 00:55

数据挖掘-K-近邻分类器-Iris数据集分析-PCA降维处理后显示分类情况(三)

#coding:utf-8#使用PCA(principalcomponentanalysis主成分分析法)减少系统的维数(因为以上四个测量数据减少到三个后，就可以使用3D散点图更好的描述)#PCA可以保留足以描述各数据点特征的信息，其中新生成的各维叫主成分.#scikit-learn库中的fit_transform()函数就是用来降维处理的.#PCA对象简介:http://blog.csdn.ne

zhangyingchengqi·2020-07-12 19:57

Python实例---接入笑话API+发送邮件+云主机crontab定期执行

本例的思路来源于网上，但网上执行步骤讲解的不够清楚，尤其实现这一系列的步骤中，会有很多坑，今天就详细说一下，给想玩一下的朋友作个参考。首先，第一步是如何从免费笑话api接口下载到笑话的文本，api大家都知道是应用程序接口，即我们可以发送请求、获得数据。我选择iteys,有请求方法示例，用Python实现如下：需要载入包，importsys,urllib,urllib2,jsonimportrand

风起云永·2020-07-12 17:52

【Python实例第26讲】一个主成分的例子

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）主成分(PCA)是一种重要的数据降维技术。PCA位于scikit-learn的decomposition模块里。在这个例子里，我们演示如何在Iris数据集上应用主成分。实例代码首先，加载必需的库。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.

Goodsta·2020-07-12 15:10

opencv-python实例系列一-摄像头图片视频操作

文章目录1、加载一张图片，并且在窗口中显示2、BGR转化为灰度图片3、调用摄像头并保存为视频4、调用摄像头并在窗口中显示1、加载一张图片，并且在窗口中显示importcv2img=cv2.imread('北京.jpg')#导入图片#cv2.namedWindow('Image')#cv2.imshow('Image',img)cv2.imshow('myimage',img)cv2.waitKey

姬小野·2020-07-12 15:34

PCA的应用示例

首先看一下数据集，我们有12张人脸图像，用10张人脸训练PCA降维矩阵，剩下的两张可以用作测试。需要特别注意：只能使用训练集样本进行所有的PCA训练过程。这里所

watkins·2020-07-12 15:43

整理一些网络上的PCA算法，供大家参考

最近一段时间在做pca降维，就把网络上的资源看了不少，这里做个总结。

watkins·2020-07-12 15:12

python实例1：温度转换

#TemConver.pyTempStr=input("请输入带有符号的温度值:")ifTempStr[-1]in['F','f']:#in判断一个元素是否在列表中C=(eval(TempStr[0:-1])-32)/1.8print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))elifTempStr[-1]in['C','c']:F=1.8*eval(TempStr[0:-1])+32

weixin_45102678·2020-07-12 14:46

个人总结：机器学习与算法工程师方向面试题及答案（持续更新）

机器学习与算法工程师方向面试题及答案1.快速排序2.列表中是否有这个数——二分查找3.拉格朗日对偶性4.k-means原理及复杂度5.逻辑回归和SVM区别6.过拟合问题怎么解决7.PCA降维8.特征工程之特征选择

Penn Li·2020-07-12 14:58

Python实例：实现制度转换（货币，温度）

人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：人民币和美元间汇率固定为：1美元=6.78人民币。程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元或人民币输出。人民币采用RMB表示，美元USD表示，符号和数值之间没有空格示例1：RMB123示例2：USD20Monny=input()ifMonny[0]in['R']:u=eval(Monny[3:])/6.78print("U

啊困困困困·2020-07-12 13:39

python实例，python网络爬虫爬取大学排名!

源代码：importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportbs4defgetHTMLText(url):try:r=requests.get(url,timeout=30)r.raise_for_status()r.encoding=r.apparent_encodingreturnr.textexcept:return""deffillUnivList(

dream_uping·2020-07-12 12:09

Missing 1 required positional argument引出的关于python实例化的经验教训

刷leetcode上面题目想自己实现以下，结果报出Missing1requiredpositionalargument。classSolution:defmySqrt(self,x):"""计算并返回x的平方根，其中x是非负整数。由于返回类型是整数，结果只保留整数的部分，小数部分将被舍去。:typex:int:rtype:int"""l=0r=xy=l+(l+r)/2ifxx:r=y-1#注意是y

weixin_42522635·2020-07-12 12:54

基于MatLab的PCA降维人脸识别系统（超详细解说）

（一）基于MatLab的PCA降维人脸识别系统本次博客内容将详细介绍如何使用MatLab，进行PCA降维来识别人脸。内容参考张铮《精通MatLab数字图像处理与识别》。

weixin_42268880·2020-07-12 12:15

MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

进行PCA降维,环境是MATLAB,网上找了很多都是介绍PCA原理的,两篇介绍的不错的PCA原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.原理文章1原理文章2下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数

limber0117·2020-07-12 11:15

Python实例之自动轨迹绘制（文件和tutle库的应用）

自动轨迹绘制-需求：根据脚本来绘制图形-不是写代码而是写数据绘制轨迹-数据脚本是自动化最重要的第一步基本思路步骤1：定义数据文件格式（接口）-步骤2：编写程序，根据文件接口解析参数绘制图形-步骤3：编制数据文件数据接口定义：将数据保存为data.txt文件，并放到C:\Users\Yuanzheng\Desktop300,0,144,1,0,0300,0,144,0,1,0300,0,144,0,

阿怪呢·2020-07-12 11:26

k-means(k均值算法) + 欧几里德距离 +PCA降维 + precision/recall/F-measure算法评估指标 + python实现（全知识点）

k-means案例实操先来看下ClusteringAlgorithms聚类算法的分类：k-means(k-均值)定义目的原理--找聚类中心(clustercentre)步骤k-means算法的弊端及解决方案涉及知识点1.欧几里得距离（EuclideanDistance）2.Manhatten距离3.降维：PCA（PrincipalComponentAnalysis）k-means聚类算法衡量指标1

weixin_37804469·2020-07-12 10:11

论文笔记--N4-Fields: Neural Network Nearest Neighbor Fields for Image Transforms

○第二阶段，使用近邻搜索从训练集中找到匹配的patchN4Fields○训练：仅仅在神经网络阶段需要对于输出进行PCA降维○CNN实现细节使用AlexNet

隐匿人海·2020-07-12 03:49

python实例8-爬取猫眼电影TOP100榜所有信息

importrequestsfromrequests.exceptionsimportRequestExceptionimportreimportjsonfrommultiprocessingimportProcess,Manager,Lock,Poolimportioheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}defget_one_page(url):try:res=

Sag_ittarius·2020-07-12 03:57

PCA降维原理以及举例

将图像读取之后，如若将每一个像素点看做特征，数据过于庞大和冗余，同时为了速度和可视化效果应先对读取进来的数据进行降维处理。1.1消减维度的理由：(1)大多数的模型在维度较小的情况下比较安全，多余的特征会影响或误导学习器；(2)更多的特征需要调整更多的参数，容易产生过拟合；(3)较少的维度数据集训练速度快；(4)实现数据可视化时，大多限制在两、三个维度上，更加体现降维的必要。无法使用选择方法删减特征

changingeveryday·2020-07-12 00:37

redis存储图片

本文介绍了redis的安装和配置方法，并给出了一个python实例，实现将图片存入redis和从redis中读取图片。

__Destiny__·2020-07-11 22:27

sklearn实战-----6.聚类算法K-Means

我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法

少奶奶的猪·2020-07-11 20:37

ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能

ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码estimator=PCA(n_components

一个处女座的程序猿·2020-07-11 19:37

matlab中利用princomp实现PCA降维

matlab中利用princomp实现PCA降维在matlab中有函数princomp可以实现数据的降维，本文主要说明该函数的用法。

小脆脆·2020-07-11 15:04

Matlab使用PCA降维

原文地址：Matlab使用PCA(PrincipalComponentAnalysis)降维的语句作者：abracadabra在统计学中，主成分分析（principalcomponentsanalysis(PCA)）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，

AIHGF·2020-07-11 14:27

Python实例讲解 -- 接收邮件 (亲测)

1.主要使用了poplib组件#-*-coding:utf-8-*-importpoplibfromemailimportparserhost='pop.gmail.com'username='[email protected]'password='*******'pop_conn=poplib.POP3_SSL(host)pop_conn.user(username)pop_conn.pass_(pa

iteye_5904·2020-07-11 08:06

thrift框架C++和python实例

Thrift允许开发者在一个单独的语言无关的文件里，定义数据类型和服务接口（thrift文件），然后生成用来构建RPC客户和服务器所需的全部代码。网络环境下，跨语言交互的一些关键组件：类型（Types）——需要一种通用的类型系统。类型的转换上，编程者不需编写任何应用层以下的代码。传输（Transport）——各个语言必须有一种双向传输原始数据的通用接口。一个给定的传输是如何实现的，应该与服务开发者

SortedX·2020-07-11 08:06

PCA降维

一.概念PrincipalComponentAnalysis(PCA)：主成分分析法，是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合。并期望在所投影的维度上数据的方差最大，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性。以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数

弯道超越·2020-07-11 07:04

python多线程编程：python多线程同步实例分析

由于同步通信机制的原理都是相通的，本文希通过望借助python实例来将抽象概念具体化。阅读之前可以参考之前的一篇文章：[python多线程与多进程及其区别]

python 一语呢喃·2020-07-11 07:32

用相似矩阵的几何意义直观理解PCA降维方法

PCA（主成分分析）是降维中最经典的方法，其推导求解的常用两种方法包括最大方差理论（样本点到超平面的投影都尽可能分开）以及最小平方误差理论（样本点到超平面的距离都足够近），以上两种方法都需要进行严格意义上的数学推导，而本文想从另一个角度——相似矩阵的几何意义——直观理解PCA的原理。1.相似矩阵的几何意义以三维向量空间为例，任何一个向量都可以用一组基向量的某个线性组合表示：v⃗=a1e1+a2e2

feijie7788·2020-07-11 05:02

【转载】学习知识点

协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA降维矩阵的迹均方误差矩阵线性变换矩阵线性变换矩阵和矩阵相乘总结方阵的特征值和特征向量特征值和特征向量SVD奇异值分解奇异值分解线性方程组A*x=b的求解方

Hali_Botebie·2020-07-11 05:45

python_manual

python实例手册#encoding:utf8#设定编码-支持中文查看帮助importosforiindir(os):printi#模块的方法help(os.path)#方法的帮助变量r=r'\n'#

ailinyingai·2020-07-11 01:44

PCA降维原理和作用

降维的作用①数据在低维下更容易处理、更容易使用；②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；③去除数据噪声④降低算法开销降维通俗点的解释一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，数据量上百万条，对于下单数和付款数，我们可以认为两者是线性相关的，即知道下单数，我们可以得到付款数，

a_2435542821·2020-07-11 01:03

python实例，爬取猫眼电影的几大类排行榜，并存储excel

抓取的内容：猫眼电影五个榜单中的第一页数据使用模块含BeautifulSoup4、requests、pandas、xlsxwriter首先需要安装BeautifulSoup模块，其他模块安装方法类同安装方法：win+r打开运行窗口输入cmd黑窗输入wherepythoncd进入工作目录下，输入pipinstallBeautifulSoup4出现下图即安装成功importrequestsfrombs

Your-Nikee·2020-07-11 00:50

基于PCA的人脸识别---Python

实验一基于PCA的人脸识别一、实验目的1理解和掌握PCA原理2利用PCA降维，辅助完成一项实战内容。

可爱叮当猫·2020-07-10 22:10

PCA降维简单原理及应用

降维概念机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之

Joely_112·2020-07-10 22:54

Python实例练习4

题目：输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-year=int(input("Year:"))month=int(input("Month:"))day=int(input("Day:"))days=0months=[0,31,59,90,120,151,181,212,243,273,304,334]days=mont

One-Shell·2020-07-10 21:50

主成分分析 SPSS、python实例分析

今天，在西瓜书上看到了主成分分析法，之前建模有接触过但是理解不够深刻，今天再次和这一位老朋友聊聊。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量

weixin_33894640·2020-07-10 19:52

KNN / SVM 手写数字识别-PCA降维

一.问题分析采用机器学习算法对usps和mnist两个数据集完成手写数字识别任务。1.1.数据集介绍MNISTMNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)。训练集(trainingset)由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(theCensusBureau)的工

葛琪琪·2020-07-10 18:13

MNIST在Matlab中输入并采用PCA降维

这里先贴上读图片和PCA降维部分。

Serena0814·2020-07-10 16:24

高光谱数据的pca处理（matlab）

参考：matlab自带pca函数的详解高光谱图像基于MATLAB的PCA降维基于MATLAB的高光谱遥感数据的PCA运用clear;clc;PU=load('F:\【吴恩达课后编程作业】\HSI_data_sets

immortal12·2020-07-10 00:41

机器学习笔记（十四）：主成分分析法（PCA）（2）

作者|计缘来源|凌云时刻（微信号：linuxpk）高维数据向低维数据映射我们再来回顾一下PCA降维的基本原理，首先要做的事情就是对样本数据寻找另外一个坐标系，这个坐标系中的每一个轴依次可以表达样本数据的重要程度

凌云时刻·2020-07-09 13:28

模式识别中的特征向量和矩阵的特征向量有什么关系

lambaV,其中V是特征向量矩阵；这个的好处是可以把一个矩阵换基；即将一个矩阵基底转换为以另一组以特征向量为基的矩阵；好处呢，显而易见，可以抛弃太小的特征值对应的基，他没意义嘛，从而起到降维的效果，这就是PCA

GoodShot·2020-07-09 10:42

白话机器学习算法理论+实战之PCA降维

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也

Miracle8070·2020-07-09 01:48

【python实例学习】根据输入的3边值，来计算三角形的面积。（用海伦公式）

海伦公式：a，b，c分别为三角形三边长，p为半周长，S为三角形的面积。#_*_coding:utf-8_*_#海伦公式：S=√p(p-a)(p-b)(p-c)。公式中a，b，c分别为三角形三边长，p为半周长，S为三角形的面积。#首先定义3个参数，输入a=float(input('pleaseinputa:'))b=float(input('pleaseinputb:'))c=float(input

王怕怕升职记·2020-07-09 00:32

【Python实例第13讲】识别手写数字

关于手写数字数据集的详细介绍，请看《Python实例第3讲》。实例详解首先，加载matplotlib.pyplot绘图库和导入数据集、svm(支持向量机)分类器和分类测度模块。

Goodsta·2020-07-09 00:15

经典 | Python实例小挑战—Part six

本系列推文，我们每期将对五个Python实例小项目进行介绍，每天三分钟，由浅入深，由易到难，让各位读者渐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并且能够在生活中使用它。

看那个码农·2020-07-08 22:56

经典 | Python实例小挑战—Part five