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1
回答
主成分分析为什么我们要求向量
的
最大值?
、
、
、
我试图理解PCA,但我被困在一个特定
的
部分。在参考了哈佛
数据
科学课程后,我在这里查找了它:在details下,然后在first component下面,他们说“第一个加载向量w(1)因此必须满足”,我理解为什么下面这行
是
真的?当w
是
单位向量时,arg max ||w|| =1表示找到求和
的
最大值。但是我不明白为什么我们想要这样,或者如果我们有一个给定
的
矩阵X,那么这些值将如何变化,除非我们试图优化每行要点
的
权重?或者我们这样做只是为了把它变成罗利商
的
形
浏览 1
提问于2015-07-15
得票数 0
1
回答
有人知道imagenet
数据
集中Alexnet
的
PCA噪声
的
特征
值和
特征
向量吗?
、
有人知道imagenet
数据
集中Alexnet
的
PCA噪声
的
特征
值和
特征
向量吗? imagenet
数据
集有1200万张图像,而我
的
计算机无法为这么
大
的
图像集计算PCA。我想知道是否有人已经做到了,并且可以发布
特征
值和
特征
向量
的
值。
浏览 2
提问于2017-04-11
得票数 1
1
回答
自然语言处理中
的
特征
向量和
特征
值
、
特征
向量和
特征
值如何应用/适用于自然语言处理问题?有什么例子吗?
浏览 0
提问于2017-03-29
得票数 1
1
回答
Mapbox:- what层中特性
的
堆叠顺序决定了它?你能换一下吗?
、
我有一个向量瓷砖层,面积从100万英亩到不到20英亩,大约有120个
特征
。我有鼠标盖
的
问题,
大
的
特征
遮挡了它们后面的小瓷砖。 我认为这与源
数据
有关,源
数据
是
按位置名称按字母顺序排序
的
。碰巧
的
是
,“卡森国家森林”,这是
大
,
是
顶部
的
“瓦勒维达尔”,这是小得多。所以我不能通过鼠标交互来选择后者。
是
按面积按升序排序特性并重新导入
浏览 1
提问于2020-09-23
得票数 1
回答已采纳
2
回答
不相关
数据
集
的
特征
约简
、
、
我正在处理一个训练
数据
集
的
分类问题,它有100个特性。所有的
特征
成对没有明显
的
相关性。您可以在示例对图中看到以下一些特性:我正试图找到减少功能数量
的
正确方法。所有重要
的
特征
选择方法都会返回不同
的
特征
集。例如:与阈值
的
相关性>1%,选取其中20例。 Lasso选择近20个
特征
,但所选
特征
与
特
浏览 0
提问于2019-09-04
得票数 9
1
回答
如何(本机)给出
特征
向量和解释方差分数进行PCA
特征
选择
、
、
、
我试图在没有ML框架
的
Java中使用PCA进行特性选择,只使用Apache数学矩阵库。 输入
的
测试
数据
是
一个2D数组,4个特性Colsx100行实例。*如果某些
特征
值
的
幅度明显大于其他
特征
值,*则通过将“信息量较低”
的
特征
对删除,将
数据
集通过PCA降至较小
的
维子空间*
是
合理
的
。
大
的
特征
值*对应于
大</e
浏览 1
提问于2019-09-08
得票数 0
1
回答
用cvBlobsLib实现
特征
向量和
特征
值
、
目前我需要
大
的
和小
的
特征
值和相应
的
特征
向量。在这个库
的
文档中,我能找到
的
只有CBlobGetMajorAxisLength和CBlobGetMinorAxisLength。如果我
是
对
的
:第一个给我
大
的
特征
值,第二个-小
的
特征
值。但现在我还需要在库中找不到
的
特征
向量。谢谢
浏览 2
提问于2012-01-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
线性回归现实生活示例
、
我正在从安德鲁教授
的
演讲中学习机器学习(线性回归)。在聆听何时使用正态方程与梯度下降时,他说,当我们
的
特征
数量非常高(如10E6)时,则使用梯度下降。对我来说,一切都很清楚,但我想知道,有没有人能给我举个现实生活中
的
例子,说明我们使用了如此多
的
功能?
浏览 2
提问于2014-04-21
得票数 1
2
回答
特征
库:将Vector4f数组作为浮动传递给OpenCL内核
、
我有一个向量列表,需要通过CPU上
的
矩阵进行转换。我将它们存储为一个动态分配
的
数组(
特征
::Vector4f*)。一旦它们被转换,我需要在向量上运行一个OpenCL内核。我想知道,最好
的
方法
是
将这些
数据
传递到OpenCL中,而不必将
数据
从
特征
::Vector>浮点数数组中复制出来,因为这将花费相当
大
的
代价。我
的
理解
是
,
特征
在内部将向量值存储在某种我可以访问<
浏览 4
提问于2017-10-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
特征
检测-
大
图片中
的
小项目
、
第二个是非常
大
的
一个,在里面你有一个(或多个)较小
的
图标实例(当然
是
在不同
的
比例,旋转)。 手头
的
任务
是
在
大
图中找到图标的实例。你们怎么解决这个问题呢?通过使用OpenCV库,我尝试使用基于
特征
的
对象检测,但是对于拥挤
的
大
图像(包含许多
特征
点),匹配
是
不确定
的
。我已经尝试了SURF/OBJ
特征
提取器和
浏览 0
提问于2012-07-23
得票数 11
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1
回答
用cvBlobsLib实现
特征
向量和
特征
值
、
、
目前我需要
大
的
和小
的
特征
值和相应
的
特征
向量。在这个库
的
文档中,我能找到
的
只有CBlobGetMajorAxisLength和CBlobGetMinorAxisLength。如果我
是
对
的
:第一个给我
大
的
特征
值,第二个-小
的
特征
值。但现在我还需要在库中找不到
的
特征
向量。也许你知道哪个函数可以给我这
浏览 2
提问于2012-01-27
得票数 1
1
回答
稀疏矩阵
特征
向量
的
快速计算
、
、
、
、
我正在做一个项目,涉及到一个非常
大
的
稀疏矩阵
的
特征
向量
的
计算。更确切地说,我有一个矩阵,它是一个
大
图
的
laplacian,我感兴趣
的
是
找到与第二个最小
特征
值相关联
的
特征
向量。当然,Matlab需要很长时间才能计算出
特征
向量,甚至因为它计算了所有的
特征
向量。有什么建议吗?非常感谢安德里亚
浏览 0
提问于2014-09-05
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何使用监督学习从大
数据
集中提前识别关键
特征
,其中大多数
数据
属于一个类别
、
我有一个从机器(流
数据
)中提取
的
非常
大
的
数据
集,其中大多数
数据
属于一个类别。如果我使用当前
数据
训练分类器,准确率将非常低。如何识别给定
数据
中
的
关键
特征
?另外,我如何测量时间序列中一些先前
特征
的
概率?
浏览 2
提问于2015-06-26
得票数 0
1
回答
将
特征
向量矩阵简化为单个有意义
的
向量
、
、
我有
特征
向量
的
矩阵-200个
特征
长,其中一个矩阵中
的
特征
向量在时间上
是
相关
的
,但我希望将每个矩阵简化为一个单一
的
有意义
的
向量。为了将矩阵
的
维数降为方差
大
的
矩阵,本文将主成分分析方法应用到矩阵中,并考虑将矩阵
的
各行串联成一个
特征
向量来总结
数据
。 这是一个明智
的
方法,还是有更好
的
方法来实现这一点?
浏览 2
提问于2015-08-11
得票数 2
回答已采纳
2
回答
求小一般复矩阵最大
特征
对
的
有效算法
、
、
我正在寻找一种有效
的
算法来寻找一个小
的
,一般
的
(非方
的
,非稀疏
的
,非对称
的
)复矩阵A
的
最大
特征
对,大小为m×n。我
的
意思
是
小,我
的
意思
是
m和n通常在4和64之间,通常在16左右,但m不等于n。这个问题可以直接用一般
的
LAPACK SVD算法来解决,即gesvd或gesdd。然而,由于我正在解决数百万个这样
的
问题,并且只需要最大
的
浏览 5
提问于2012-03-27
得票数 2
2
回答
Matlab
的
特征
值
、
、
、
、
我试图找出大型
数据
集
的
特征
值/
特征
向量,以便计算PCA。我可以计算2x2、3x3等
的
特征
值和
特征
向量。 ......., 计算128x128向量
的
特征
值和向量似乎非常困难,需要大量
的
计算能力。然而,
浏览 6
提问于2014-06-09
得票数 0
1
回答
CUDA:减少多媒体
数据
主机到设备传输造成
的
开销?
、
、
、
、
我正在从主机上
的
多媒体
数据
集中提取
特征
,在从所有图像中提取
特征
之后,我想执行一些处理任务。有人能建议一种方法来处理这样
大
的
数据
密集型任务,并且需要传输大型
数据
集吗?
浏览 3
提问于2013-10-10
得票数 0
1
回答
决策树-非常稀疏
特征
的
预处理
、
如何为决策树
的
稀疏特性预处理
数据
?它提到这一点: 为什么选择决策树?不同
的
型号有不同
的
优点。决策树模型非常擅长处理具有数值
特征
的
表格
数据
,或少于数百个类别的分类
特征
。与线性模型不同,决策树能够捕捉
特征
与目标之间
的
非线性交互.一个重要
的
注意事项
是
,基于树
的
模型
的
设计并不是为了处理非常稀疏
的</
浏览 0
提问于2019-03-07
得票数 2
2
回答
音频样本应该在多长时间内用于音乐/语音识别?
、
、
、
但是如果样本太短,那么它们可能缺乏重要
的
特征
?理想
的
音频样本应该保持多长时间?
浏览 4
提问于2017-03-02
得票数 0
2
回答
xgboost (或任何其他算法)会对一些不好
的
特性产生不好
的
结果吗?
、
、
、
到目前为止,我
的
印象是机器学习算法(gbm,随机森林,xgboost等)可以处理
数据
中存在
的
不良
特征
(变量)。在我
的
一个问题中,大约有150个
特征
,如果我使用所有的
特征
,使用xgboost我会得到大约1
的
对数损失。但是如果我删除大约10个不好
的
特性(使用一些技术发现),我观察到.45
的
对数损失。这是一个巨大
的
进步。 我
的
问题
是
,糟糕
的
特性真的能造
浏览 2
提问于2016-02-27
得票数 2
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