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主成分分析法

主成分分析法1、定义:  主成分分析旨在利用降维的思想,将原来众多具有一定相关性的指标x1.x2....xp重新组合成一组互不相关的综合指标Fm(主成分)来代替原指标  Fm=a1m*X1+a2m*X2.......+apm*Xp,其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复,主成分Fm的方差Var(Fm)越大,其所含信息量越多,一般F1信息量最多,称为第一主成分。

2017-03-12 11:48:05

高斯混合模型

高斯混合模型1、定义:     高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。2、数学推导:主要更新参数:均值μ      方差∑设有一组数据x,其中隐含一随机过程z,x与z之间有join概率, 且满足联合分布:Z服从多项式分布:在Z给定的情况下,X服从正态分布:

2017-03-10 16:51:37

K-means聚类算法

k-means聚类算法1、K-means聚类作用:    K-means算法采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大准则将靠近的点集归为一类 ,将相互紧凑且独立的点分为一类,从而对样本点进行分类。2、K-means聚类算法流程:(1) 从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;(2) 根据每个聚类对象

2017-02-28 16:12:27

图像基本运算

图像基本运算  图像处理是建立在各种算法基础上的处理方法,图像基本运算主要包括点运算、代数运算(加、减、乘、除)、逻辑运算(与、或、非)和几何运算(平移、镜像、旋转、缩放)。这些基本运算都具有十分重要的意义,如:改变输入图像的灰度级、降低图像的噪声、进行各种各样的几何变换。(1)点运算(Point Operation)  点运算是对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关

2017-01-09 18:00:55

SVM算法

SVM分类算法(1)svm定义及特性    定义:在机器学习领域, 支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。  一般特征:  1、SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法(如基于规则的分类器和人工神经网络)都采用一种

2017-01-04 16:30:17

机器学习—梯度下降算法

梯度下降算法    梯度下降算法是一个最优化算法,它是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值的一种方法。    众所周知,我们从山顶下山,想要求得到山脚路程最短的一条路径,那么我们每次都应该沿着最陡峭的方向下山。下山问题即可简化成我们这里所说的梯度下降问题。最陡峭的方向即为函数斜率绝对值最大的方向。那么,为什么沿斜率方向函数值下降的最快呢?我们可以运

2016-10-28 16:51:11
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