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Python机器学习(四):PCA 主成分分析

主成分分析法是一个非监督的机器学习算法,主要用于数据的降维。通过降维,可以发现更便于人类理解的特征。 使数据映射到另一个轴上 求解目标 主成分分析的步骤: 对样本进行demean处理(使所有样本的均值为0) 取一个轴的方向 w = (w1,w2...,wn),使我们的样本,映射到w之后,使下式最大 均方差 由于均值为0,则只需要使下式最大 等价 映射的过程可以如下示意 映射过程 w为单位向量,则有 向量点乘 则最终目标为求取一个w,使得下式最大 目标函数 上式中为向量相乘,假设数据有n个维度,展开来是这个样子 展开以便理解 那么,这就变成了一个目标函数的最优化问题,可以使用梯度上升法解决 这个过程看起来跟线性回归很像,其实是不同的,需要注意 想想其中的区别 梯度上升 梯度上升的过程与梯度下降是类似地,需要先求导 沿着各个轴求导 像前面一样,可以化为矩阵运算的形式。设X为这样的矩阵 构造矩阵X 则求导可以写成这样的形式。这里就不推导了 矩阵运算 整理一下就是这个样子 最终结果 求取n个主成分 上面的操作中求取w的是第一个主成分,称为第一主成分。如果要求取第二主成分,则需要将数据在第一个主...

《Java8实战》-第十章笔记(用Optional取代null)

用Optional取代null 如果你作为Java程序员曾经遭遇过NullPointerException,请举起手。如果这是你最常遭遇的异常,请继续举手。非常可惜,这个时刻,我们无法看到对方,但是我相信很多人的手这个时刻是举着的。我们还猜想你可能也有这样的想法:“毫无疑问,我承认,对任何一位Java程序员来说,无论是初出茅庐的新人,还是久经江湖的专家,NullPointerException都是他心中的痛,可是我们又无能为力,因为这就是我们为了使用方便甚至不可避免的像null引用这样的构造所付出的代价。”这就是程序设计世界里大家都持有的观点,然而,这可能并非事实的全部真相,只是我们根深蒂固的一种偏见。 1965年,英国一位名为Tony Hoare的计算机科学家在设计ALGOL W语言时提出了null引用的想法。ALGOL W是第一批在堆上分配记录的类型语言之一。Hoare选择null引用这种方式,“只是因为这种方法实现起来非常容易”。虽然他的设计初衷就是要“通过编译器的自动检测机制,确保所有使用引用的地方都是绝对安全的”,他还是决定为null引用开个绿灯,因为他认为这是为“不存在的值...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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