义气爆米花

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2年10月17天

机器学习-PCA

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据降维方法,它的主要思想是将高维数据降维到一个低维空间,同时保留尽可能多的原始数据的信息。PCA (Principal Component Analysis) 是一种常用的数据降维算法,用于对高维数据进行降维和特征提取。它的主要思想是通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解,选择前 k 个特征值最大的特征向量作为新的主成分,将原始数据投影到主成分空间,从而实现数据降维。

Linux互斥与同步应用(二):posix线程同步

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matlab 集成学习,集成学习

假设你去随机问很多人一个很复杂的问题,然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的,如果你合并了一组分类器的预测(像分类或者回归),你也会得到一个比单一分类器更好的预测结果。这一组分类器就叫做集成;因此,这个技术就叫做集成学习,一个集成学习算法就叫做集成方法。例如,你可以训练一组决策树分类器,每一个都在一个随机的训练集上。为了去做预测,你...