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分解组件中的信号(矩阵分解问题) - 数据降维

文章目录一,主成分分析(PCA)1.1 精确的PCA和概率解释1.2 增量主成分分析1.3 随机SVD的主成分分析1.4 核的主分量分析1.5 稀疏主成分分析(SparsePCA和MiniBatchSparsePCA)二,Latent Dirichlet Allocation (LDA)英文好的建议之间看这里官方:分解组件中的信号(矩阵分解问题)一,主成分分析(PCA)传送门:(无监督数据降维)主成分分析法 - PCA1.1 精确的PCA和概率解释PCA用于分解一组解释最大方差的连续正交分量中的

LTE的MAC层

转自:https://blog.csdn.net/zhihuiyu123/article/details/82556708到2018.03.21,MAC相关的协议38.321基本定型了 ,这篇文章简单的介绍一下MAC,进一步的理解,我们要自己去深入321了。先附上一张MAC层所处的位置,他的上级和下级分别是什么?请看下图:1.MAC的上级(Higher layer)RLC2.MAC...

Python统计序列或文件中元素的频度

1、如何统计序列中元素的出现频度实际案例:(1)某随机序列 [12, 5, 6, 4, 6, 5, 5, 7, ...] 中找到出现次数最高的3个元素,它们出现次数是多少?(2)对某英文文章的单词,进行词频统计,找到出现次数最高的10个单词,它们出现次数是多少?解决方案:使用collections.Counter对象将序列传入Counter的构造器,得到Co...