principal 第6页

Python 主成分分析降维

/data/principal_component.xls'outputfile='H:/.../data/dimention_reducted.xls'#降维后的数据data=pd.read

程志伟·2020-08-11 10:05

springmvc使用requestBody解析json异常

{"principal":"测试","location":{"address":"重庆市南岸区鸡冠石镇白沙沱正街","province":"重庆市","city":[],"region":"南岸区","

車輪の唄·2020-08-11 02:50

Principal components analysis(PCA) 主成分分析

本文主要参考资料：CS229lecturenotesbyAndrewNgUFLDL主成分分析byAndrewNg《机器学习实战》第13章“使用PCA来简化数据”1.运用背景在机器学习中，PCA是一种常用的方法。其目的是将n维的原始数据近似的用k维来表示，而且近似表示后对数据的损失尽可能的小。我们可以假设原始的n维数据x(i)是由k维数据添加一些噪声后形成的，而PCA要做的就是找到这个k维表示。举例

白辰甲·2020-08-10 15:03

Shiro 下的principal 注意

在用户登陆证realm认证返回结果注意returnnewSimpleAuthenticationInfo(sysUserDO,sysUserDO.getPassword(),ByteSource.Util.bytes(sysUserDO.getSalt()),getName());这里sysUserDO第一个参数可为用户名即returnnewSimpleAuthenticationInfo(use

amd2015·2020-08-10 15:28

mybatis 当需要批量插入并更新主键相同的数据时的处理方法

该方法如果表中没有没有主键对应的数据就添加一条如果有的话就更新该条数据REPLACEintorepresentatives_and_principal_personnel(id,examine_and_approve_id

robotShuiMo·2020-08-09 11:24

我遇到的can't get master kerberos principal问题解决

我遇到的can’tgetmasterkerberosprincipal问题解决代码用eclipse编写打包，shell脚本里面调度执行，因为换了新的平台有Kerberos认证，所以需要在代码中配置System.setProperty(“java.security.krb5.conf”,“krb5的路径（本地测试写本地相对路径，堡垒机跑写堡垒机路径）”)UserGroupInformation.se

CSDN_wsr·2020-08-09 05:09

Powershell 创建任务计划

PS_cmdlet·2020-08-08 15:09

主成分分析(PCA)与K-L变换

—基于最小误差的描述2.1内积空间中的正交变换2.2信号的正交分解2.3K-L变换2.4基于K-L变换的数据压缩\qquad主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)(Principal

zfoox·2020-08-06 10:01

kerberos认证

krb5.conf，缓存文件的所在地址，用户名，hive的地址，端口，principal。主代码如下：Configurationconfig=newConfigurat

梦之翔者·2020-08-05 19:35

在Python中一步一步实现Principal Component Analysis(PCA)

原文链接:http://sebastianraschka.com/Articles/2014_pca_step_by_step.html#drop_labels引言主成分分析的主要目的是分析数据以识别模式和查找模式，以最小的信息丢失来降低数据集的维度。主成分分析的期望结果是将一个特征空间（包括n个d维的样本的数据集）映射到一个较小的子空间上来较好的表示数据。较多的应用是模式分类任务，我们希望通过提

YShun顺·2020-08-05 11:08

thymeleaf-js获取当前用户以及遍历ajax的json数组

先上完成后的代码：vardata={userId:[[${#authentication.principal.id}]]}varurl='[[@{/getMenu}]]';functiongetM

levelnini·2020-08-05 00:12

C#进程同步之管道通信

//writeusingSystem;usingSystem.IO;usingSystem.IO.Pipes;usingSystem.Security.Principal;usingSystem.Threading

Pan0411·2020-08-05 00:38

常见银行英语词汇

todeposit存款depositreceipt存款收据privatedeposits私人存款certificateofdeposit存单depositbook,passbook存折creditcard信用卡principal

悦涛轩·2020-08-04 22:13

SQL引发的惨案

（先图，后SQL）超时SQL:SELECTID,ACTIVITY_ID,APPLICANT,NAME,APPLICANT_TYPE,APPLY_TAG,SYNC_STATUS,EXT,ERP_PIN,PRINCIPAL

小诚信驿站·2020-08-04 21:49

SharePoint使用 C# 获取当前用户的SID

C#获取当前用户的SID2013-08-2117:16:51|分类：C#|标签：c#|举报|字号订阅1.简单点的：System.Security.Principal.WindowsIdentitycurrentUser

zmoneyz·2020-08-04 10:26

第十讲：主成分分析（Principal components analysis）

前面我们讲了因子分析（factoranalysis），其中在某个kkk维度子空间对x∈Rnx∈R^nx∈Rn进行近似建模，kkk远小于nnn，即k≪nk≪nk≪n。具体来说，我们设想每个点x(i)x^{(i)}x(i)用如下方法创建：首先在kkk维度仿射空间（affinespace）Λz+μ;z∈Rk{Λz+μ;z∈R^k}Λz+μ;z∈Rk中生成某个z(i)z^{(i)}z(i)，然后增加ΨΨΨ

xyk_hust·2020-08-04 08:50

特征降维-PCA（Principal Component Analysis）

在进行图像的特征提取的过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维，即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。PCA原理M

修巴利耶·2020-08-04 08:23

彻底理解PCA（Principal Component Analysis）主成分分析

理解矩阵特征值、特征向量对于一个矩阵A，它的特征值和特征向量代表着什么？矩阵代表着一个线性变换，包括旋转和伸缩。旋转和伸缩的是向量所在坐标系的基。如果一个向量在A作用后没有发生旋转，只是大小发生了变化，那么这个向量就是A的特征向量，变化的倍数就是对应的特征值，特征值的正负代表变化的方向。可以直观的看出，特征向量方向上的所有向量都是对应于这个特征值的特征向量。所有特征向量组成的空间叫做特征空间。现在

ChuanjieZhu·2020-08-04 03:08

[Python] 主成分分析降维

/data/principal_component.xls'outputfile='../tmp/dimention_reducted.xls'#降维

memoryqiu·2020-08-04 00:14

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

本文转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html在这一篇之前的内容是《FactorAnalysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Princip

redstar649·2020-08-04 00:23

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释（转）

在这一篇之前的内容是《FactorAnalysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Principalfactoranalysis。1.问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度

gdengden·2020-08-03 17:01

A Tutorial on Principal Component Analysis主成分分析教程

主成分分析（PCA）是现代数据分析的中流砥柱-黑箱被广泛使用，但（有时）知之甚少。本文的目标是消除这个黑匣子背后的魔力。这份手稿的重点在于为主成分分析的工作方式和原因建立坚实的直觉。本手稿通过从简单的直觉，PCA背后的数学中得出这些知识。本教程不会回避非正式的解释，也不会回避数学。希望通过处理这两个方面，各级读者将能够更好地理解PCA以及何时，如何以及为何应用此技术。引言主成分分析（PCA）是现代

cqu_math_szu_ai·2020-08-03 16:47

感受PCA之美(Principal components analysis overview and application)

写在前面:前两周刚好翻到自己的毕业论文,看到之前做过的关于PCA点云法向量估计的推导.发现有些概念已经有些模糊不清了,正好遇到要进行组内分享,于是又重新查找资料对PCA再做了一次探索.当你去探究每一个陌生概念或者算法的时候,都会经历从混乱,到初见门道,到茅塞顿开的一个过程.混乱是痛苦的,混乱时候的痛苦和你茅塞顿开时获得的成就感是成正比的.这篇文章我会从我的角度去记录这个过程.如果你还不了解PCA,

Lilinyuanvr·2020-08-03 13:12

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

在这一篇之前的内容是《FactorAnalysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Principalfactoranalysis。1.问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度

alaclp·2020-08-03 10:51

斯坦福大学机器学习——主成份分析（Principal Components Analysis）

因子分析是基于概率模型的基础上，利用EM算法的迭代，对参数进行估计。主成份分析（PrincipalComponentsAnalysis,PCA）仅仅通过的线性变幻，用少数几个主分量来近似的表示所有的变量，以达到降低维度的目的。一、规范化（normalize）规范化的目的是将不同尺度的数据化为同一尺度。规范化的步骤如下：（1）令；（2）将所有替换为；（3）令；（4）将所有替换为。其中，步骤（1）和步

linkin1005·2020-08-03 01:59

机器学习 cs229学习笔记4 (EM for factor analysis & PCA（Principal components analysis）)

=============================================================================EMFORFACTORANALYSIS=============================================================================通过cs229学习笔记3(EMalogrithm,Mi

Dark_Scope·2020-08-01 10:19

PCA and Kernel PCA

有几篇讲的很清楚的paper：1)PCAAtutorialonPrincipalComponentsAnalysis:www.ce.yildiz.edu.tr/personal/songul/file/1097/principal_components.pdfhttp

zwwkity·2020-08-01 09:18

PCA－Principal Components Analysis数学原理

转载请注明出处：blog.csdn.net/yoboboboMotivationPCA的作用是什么我们为什么要用PCADefinitionPCA是啥Relatedknowledge要预备的知识MainProcess处理流程Why为什么特征值这么神奇详细线型变换最近自学的重点是特征工程，首当其冲的当然是PCA，可是看了好几篇国内搜索靠前的博客大部分都是做法而不是原理，为什么协方差矩阵的特征值最大就说

煎饼果子来一套·2020-08-01 08:45

复盘日志

【怦然心动的单词】principle原则，原理association协会，社团debate辩论，辩论会principal最重要的，主要的，首要的【爱句】Icandonogreatthings,onlysmallthingswithgreatl

土管2班18韩照阳·2020-08-01 07:23

textA单词汇总

adj.adv.innate天生的，天赋的academic教学上的，学术性的available可获得的，可用的，可看见的effectively有效地principal最重要的，主要的，首要的intellectual

乔美华·2020-08-01 00:23

核主成分分析—Kernel Principal Component Analysis（KPCA）

摘要：一种新的非线性“主成分分析（PCA）”方法被提出了。通过对核函数的积分，利用非线性映射，我们可以有效地计算与输入空间相关的高维特征空间中的主成分。例如，在图像中所有可能的d个像素的空间。我们给出了该方法的推导，并给出了用于模式识别的多项式特征提取的实验结果。1.介绍假设我们有一个数据集：其中，数据集的均值为0（如果均值不为0，要先对做处理，减去均值）的协方差矩阵：（1）主成分分析（PCA）其

qq_39683748·2020-07-31 22:07

asp.net网站如何获得客户端windows登录用户名

网上有很多解法：一，1.在IIS中将访问方式更改为不允许匿名访问2.在Web.config中将验证方式更改为3.在源代码中使用stringusername=Security.Principal.WindowsIdentity.GetCurrent

kuozhu2419·2020-07-31 19:25

SQLite 添加列时，判断该列是否存在

二、代码实现//不能重复插入StringADD_COLUMNS_PRINCIPAL="ALTERTABLEprojectADDCOLUMNprincipalTEXT";StringADD_COLUMNS_PHONE

Siona_xin·2020-07-31 12:39

微服务和云原生架构实践-后端安全设计

SpringSecurity基础概念⼀Principal主体，执⾏操作的⽤户Authentication认证，确认机密信息(如⽤户名/密码)的有效性Authorization授权，定义Principal

筱进GG·2020-07-30 23:51

RBAC即角色访问控制(Role Based Access Control)

Who：权限的拥用者或主体（如Principal、User、Group、Role、Actor等等）What：权限针对的对象或资源（Resource、

huanghanzzz2006·2020-07-30 07:27

主成分分析PCA（Principal Component Analysis）介绍

很久之前，有一次做人脸识别的时候用过PCA，大概记得是降维用的，然后前段时间用到LDA的时候顺带看到PCA才发现忘的差不多了，干脆把一些资料整理一下吧。一.K-L变换说PCA的话，必须先介绍一下K-L变换了。K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称，是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称其为霍特林（Hotelling）变换，因为他在1933年最先给出将离散

君子美玉·2020-07-29 20:27

HIVE beeline使用shell 批量执行sql语句

shell脚本如图所示：principal：代表的是认证方式#!

weifengLD·2020-07-28 14:43

SQL Server 查询数据库中所有的表和其行数

/查询所有表名selectnamefromsysobjectswherextype='u'--modify_date指表结构最后更新日期，并非数据最后更新日期SELECTname,object_id,principal_id

sunstar8921·2020-07-28 12:33

coursera Machine Learning 第八周测验quiz2答案解析 Principal Component Analysis

1.选择AB解析:u（1）的选择应该是使投影距离最短，而向量的方向正负皆可，故选择AB2.选择B解析：k的选择与m无关，肘方法适用于聚类类数的选择。k的选择应该是在满足差异性的情况下，取最小的值。故选择B。3.选择B解析：对照公式选择即可。这里是直接的(式子)n没有意义，正确。5.选择CD解析：A获取大量特征值来去训练学习算法并不是PCA的主张，其是为了降维而存在，错误。B也不是用来抑制过拟合的，

小白一只an·2020-07-28 11:07

如何去除相机畸变

假设小伙伴们对相机的内参比较熟悉的情况下，可以快速理解，如有疑问，可先移步内外参链接：还没写，度娘都有的第一步：将图像坐标系坐标转换到摄像机坐标系坐标，根据内参模型，有：X[i]=(x[i]-principal

键盘上的猿·2020-07-28 04:42

TDH Hive 分区抛出无权限异常

错误[20388][42000]:COMPILEFAILED:InternalerrorHiveAccessControlException:[Error20388]Permissiondenied:Principal

FreyFan·2020-07-27 21:38

主成分分析见解——Principal Components Analysis（PCA）

注：本文是总结LindsayISmith的AtutorialonPrincipalComponentsAnalysis一文的一些总结，主要对机器学习以及数据挖掘方向的小伙伴参考，如果有任何错误的地方，望大家以及与本人交流以便日后改正。1.介绍Ok，下面进入正题。所谓的主成分分析（PCA），顾名思义，就是提取样本的一些信息，保留其中主要的部分并舍弃剩余不重要的部分。这个概念有点类似于抽样，如果熟悉图

andrewhoux·2020-07-27 18:58

复盘日志

1，从本篇文章／音频／视频中我学到的最重要的概念：发音2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词pitch，球场principal主要的thetropics热带3，在本片文章／音频／视频中我最喜欢的一句话

土管二班08陈丹丹·2020-07-27 18:16

Spark(Scala)连接带Kerberos认证的Hbase

znodeParent：Hbase在zookeeper中的元数据节点(可在Hbase配置文件中或者ZkCli中查看该配置)kerberosConfPath：krb5.conf路径(可放在项目的resurces目录下)principal

为了抽短袖·2020-07-27 16:03

Java连接Kerberos认证的Hbase

znodeParent：Hbase在zookeeper中的元数据节点(可在Hbase配置文件中或者ZkCli中查看该配置)kerberosConfPath：krb5.conf路径(可放在项目的resurces目录下)principal

为了抽短袖·2020-07-27 16:33

hiveserver2+kerberos+sentry多用户权限管理

1kerberos配置1.1kerberos新建principal1.2导出对应的keytab文件2Sentry设置2.1用hiveserver2服务对应的tgt连接beeline2.2创建role2.3

nanata1115·2020-07-27 15:16

尚筹网06权限管理

Adam_ye·2020-07-21 19:00

shiro学习笔记

用户授权在用户认证通过后，只能访问被系统授权的资源，授权过程可以理解为who对what（which）进行how操作关键对象subject：主体访问系统资源的对象，权限管理需要对主体进行身份认证principal

wch853·2020-07-16 00:25

CAS代理服务配置（二）

单点登陆客户端一hello:${_const_cas_assertion_.principal.name}个人中心$={isIE:/MSIE/i.test(navigator.userAgent),json2str

fishrui·2020-07-15 23:02

土地资源管理一班张博皓 2018213141

2.我在本篇文章中学到的怦然心动的单词：principal（最重要的，主要的，首先的）3.在本篇文章中我最喜欢的一句话：Anotherwinningformulawhichteacherspromoteli

眼眸中的澈明·2020-07-14 19:04

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