展开

关键词

小孩看得懂的分分析

小孩看得懂的神经网络小孩看得懂的推荐系统小孩看得懂的逐步提升小孩看得懂的聚类小孩看得懂的分分析本文所有思路来自 Luis Serrano 的油管视屏「Principle Component 提问:如果给我们 5 个人照相,照相应该放在哪?回答:放在图中打钩的地方,因为人脸面对照相正面分布最开,最容易把所有人脸照进来。思考:人脸分布最开 ≈ 数据方差最大?2? 试想预测房价的场景,假如我们用 5 个特征来预测房价,它们是 房间面积 房间个数卧室个数周边好学校个数周边犯罪率但仔细一看,这 5 个特征可以抽象 2 个,前三个在讨论「尺寸」而后两个在讨论「环境 因此降维操作可是看是选择特征值比较大的几个分作为特征。如上图,我们只保留了第一个分 (特征值 11),而去除了第二个分 (特征值 1)。这样 2 维数据就变了 1 维数据。 因此第二个分的特征值 1 比第一个分特征值 11 小很多,那么将其去除不会丢失太多信息的。 从下面两图也可以看出。??总结?回到开始的场景,来总结一下 PCA 的完整操作。

26120

怎么生最快

为了应付突发的访问压力,我们常常会使用弹性伸缩功能,在系统遭遇突发压力的时候迅速生新的加入集群来分担压力。但是随着系统越来越大,打包的系统镜像也越来越大,生的速度也就越来越慢。 (如果用的是本地硬盘的话,先制作一个本地硬盘镜像以后,按量临时购买一台使用CBS做系统盘的新服务器,把镜像装上去,然后再关打包新服务器的系统盘镜像。) 也就是说,确保这三件事:被打包的系统盘是CBS盘,被生的服务器系统盘是CBS盘,并且打包的时候关了。 原理是,满足这几个条件的情况下,生镜像的时候会同时生CBS快照(云盘快照),并且创新新的时候会采用云盘快照的回滚制进行回滚创建,比原来的系统镜像方式生快的多。 具体的讲,快了多少呢,贴一个两种方式的对比就知道了: 在这个例子中,原本生一台需要七分半钟,优化后生一台一模一样的只花了1分15秒。

85900
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    器人自手术

    据美国科学促进会网站2016年5月5日报道,研究人员首次利用一台受监控的自器人功完软组织手术。该器人在猪肠道手术中的表现战胜了外科专家和目前的器人辅助手术技术。 自器人在无需人工干预的情况下便可减少软组织手术的并发症并提高安全性和有效性,其中美国每年完的此类手术约有4500万例。 自动化手术领域的研究使得硬组织手术取得了进展,例如骨切割,但这对于软组织手术而言则很具挑战性,因为软组织具有延展性和移动性,不确定性更大,因此研究人员研发了一款名为“智能组织自器人(STAR)”的器人 研究人员将该器人的表现与手术专家完的人工手术、腹腔镜检查和采用达芬奇辅助手术系统开展的器人辅助手术进行了对比测试。 研究人员认为,随着研究的进一步发展,自器人手术有望在某一天将医生从手术室完全解放出来,提高对肠道术、肿瘤切除术及其他软组织手术病人的治疗效果。

    645100

    器学习|分分析(PCA)

    本文让我们来了解一下器学习中最常用的一种降维方法PCA。 01降维在我们器学习所训练的数据中,通常会存在着很多的特征,这也就意味着我们所要处理的数据的维度是很大的,由于维度大的数据处理起来非常困难,各种各样的降维算法也就随之产生了。

    19030

    器学习 | PCA分分析

    PCA介绍: 分分析(Principal Component Analysis),是一种用于探索高维数据的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩,数据预处理等。 PCA可以把可能具有线性相关性的高维变量合为线性无关的低维变量,称为分(principal components),新的低维数据集会尽可能的保留原始数据的变量,可以将高维数据集映射到低维空间的同时

    12810

    计算原理--存储器

    存的基本组 存储体由若跟个存储单元组,存储单元由多个存储元件组 存储体----存储单元(存储一串二进制串)----存储元件(存储一个01) 存储单元:存放一串二进制代码。 随存储器(RAM) (一) 静态RAM 1、静态RAM保存0和1的原理是什么? 给出行地址,某一行被全部选中,这个行上所有电容中的信息会被送到读电路,如果在读数据线和写数据线之间增加一个刷新放大器(每一列加),就会完对一行数据的刷新。 (三)静态RAM和动态RAM比较 DRAM用于做存,SRAM用于存和CPU之间的缓存。这样就可以降低本同时加快访问速度。 改进4:电可擦写,直接连接到计算上。

    11530

    没有为salesforce?

    最近,看到一篇文章写到《中国的Salesforce醒醒吧,你们还有很大差距》,如果从文章的观点来看中国出来一个Salesforce率几乎为零,虽然这个结论很残酷但的确是事实,前几年我们就打着要为中国的 提起中国版的Salesforce,相信很多人的耳朵里听出老茧子来了,在过去的几年里一批雄心壮志的SaaS创业公司把Salesforce作为企业的奋斗目标,时至今日我们依然没有看到中国版的Salesforce 所以在这两年SaaS公司出现以后并没有出现像Salesforce这样的公司,无论从用户规模上还是市场效应上无法形Salesforce这样的体量,更别说获得高溢价估值上市,更无法借助资本杠杆。 要么我干死你,要么你干死我,所以在中国市场出现了互联网巨头、传统软件公司、创业公司三股势力,一旦有这个市场具备一定的规模就会被互联网巨头看上,往往就会被合围碾压,今目标号称有300万家企业选择,打免费理念赢得市场 Salesforce是SaaS时代的鼻祖,当年一句“Nosoftware”震惊整个业内,连当年Oracle疯刺他为跳梁上的小丑不会功,可是如今Oracle最新的竞争对手名单没有了SAP和IBM,但是

    57830

    VRAR来了,人人为老司

    虚拟现实(VR)与增强现实(AR)是目前很多人在期待的技术,尤其是在视频游戏和娱乐产业领域。但你是否想过它也能被应用到汽车领域?? AR Heads-Up显示器(HUDs)可能很快就能把3D导航指示应用到道路几何中去,路上的行人及其他车辆将被作为重点提示对象,来体现其对周围环境的安全意识。 “汽车的原型设备制造商们需要在AR显示器进入流市场之前就克服技术挑战,”ABI的副总裁多米尼克·邦泰(DominiqueBonte)说道,“这包括如何通过计算密集的传感器融合捕捉并解析道路几何、精确道路定位 、激光投影以及通过内向的照相和复杂的算法来为驾驶员提供精确的视野增强内容。” ,所以这样的新技术的出现或许反而会让司分散注意力。?

    37160

    漫谈计算原理(四)

    本文承接《漫谈计算原理(三)存储器概论》。在上一篇文章中,要介绍了存储器的层次结构。而本文要讲述存储器层次结构中的存部分。 存,给我们最直观的感受就是贵。 有一次聊天的时候,同学们讨论到这样一个问题:“世界上的信息是如此之多,而且每天几何数量增长,那么会不会出现数据无处可存的境地呢? 所以,“高新技术的发展,全得益于存储技术的发展”这句话并非空穴来风,而是实打实的。存好了,了解了存储技术的重要性之后,我们就来探讨一下计算存。 存可以分两类,一类是随存取存储器(RAM),另一类是只读存储器(ROM)。顾名思义,RAM可读可写,ROM只读不能写,这两种特性就有了不同的用处。 结语各种各样的存储技术被应用到各种各样的场景上,正是这些多样性,才能够促计算技术的飞速发展。 存作为计算的核心部分,对计算的性能起到了至关重要的作用。

    51830

    器学习实战之分分析(PCA)

    在《十万个冷笑话2》(可能只有萌新看过)中,大boss将角降维到二维,就了纸片人,进而失去了战斗能力;降维到一维,就变了线条,这就是降维打击。说直白点,降维就是将维度降低。 在器学习中,降维常常用来做数据的预处理。为什么要对数据进行降维了?那来从数据本身说起。大数据时代,数据冗余,维度高。例如个人用户信息,存储了身份证,同时也存储了生日,就造了冗余。数据维度有相关性。 难道要随去掉一些维度吗?答案是否定的。直接去掉维度会导致数据信息的大量确实。分分析(PCA)技术可以尽量保证数据信息少量减小的情况下,进行维度的缩减。

    22140

    器学习降维之分分析(PCA)

    分分析(Principal Components Analysis, PCA)是最重要的降维方法之一,在数据压缩、消除冗余和数据噪音消除等方面有广泛的应用。 PCA思想PCA就是找出数据中最要的方面,用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的,共有m个数据(x1,x2,... 换句话说,优化目标变了寻找一个矩阵P,满足PCP^T是一个对角矩阵。并且对角元素按照从大到小依次排列,那么P的前k行就是要寻找的基,用P的前k行组的矩阵乘以X就使得X从n维降到了r维。 核分分析KPCA在上面的PCA算法中,我们假设存在一个线性的超平面,可以让我们对数据进行投影。但是有些时候,数据不是线性的,不能直接进行PCA降维。 这里便需要利用和支持向量一样的核函数思想,先把数据集从n维映射到线性可分的高维N,其中N>n,然后再从N维降维到一个低维度r,这里维度之间满足r使用核函数的分分析称为核分分析(Kernelized

    34020

    小学生看了会的Apache配置虚拟教程

    前言 冷月今天在公司的开发中,需要配置一个本地的虚拟,配置的过程中也遇到了很多的坑,为此将其记录下来,各位小伙伴可以借鉴一下。 本文所有的完整代码和步骤冷月放在的博客上了,大家可以点击查看原文前往查看。配置过程本次使用的为基础环境WAMP,其他Apache配置方法也一样。 这时,虚拟就配置好啦,最后我们来配置hosts。3.修改hosts文件文件路径在C盘下面的(C:WindowsSystem32driversetc)里面,位置如下图所示:? 这样我们的配置就完啦。这时我们在浏览器中输入www.test.com,就能功访问啦。

    49240

    购买-购买腾讯云

    购买,如何购买腾讯云?腾讯云即腾讯云服务器,购买后就可以在上面建立网站,小程序,APP应用等等。 腾讯云是非常稳定的云,并且价格优惠便宜,是个人站长购买的必选,使用人数非常多。腾讯云一年仅需三百多元,可以在上面建多个网站,非常棒。腾讯云不但可以做网站,还可以挂各种器人软件。 如何购买打开腾讯云购买地址https:cloud.tencent.comactcpsredirect? 一般来说个人网站流量不大,可以选用1核1G的配置,如果网站流量大或者需要在一个上面建多个网站,建议选用1核2G,或者更高的配置。 腾讯云的操作系统默认为centos 这是命令操作,如果不会命令,选用windows server ,是鼠标操作,和我们操作电脑是一样的1.jpg

    1.6K50

    和买服务器有什么不同?个人可以改服务器吗?

    现在人们的生活越来越好,很多时候会借助各种工具来提升生活的品质,以前的社会中传输信息是非常困难的,现在想要传输信息只要通过互联网就可以了,互联网行业的发达也让人们的生活更加的方便快捷,想要连接互联网是需要硬件支持的 个人可以改服务器吗?买和买服务器有什么不同?现在市面上拥有和服务器等等多种选择,和服务器的区别还是比较大的,那么买和买服务器有什么不同呢? 首先大家要知道就是平时大家使用的计算,而服务器就是属于运算能力更为强大的计算和服务器的价格相差比较大,最要的还是大家要根据自己的实际需求去选择购买还是服务器。 个人可以改服务器吗?服务器也是需要计算支持才可以使用的,很多人会问个人可以改服务器吗? 答案是可以的,很多人会将自己的改为服务器进行使用,改造的方法也很简单,只要在网上下载相关的软件就可以了,不过改造的服务器性能是不太行的。

    12040

    VMware虚拟 - 解决每次重启后 VMWare 无法上网的问题

    背景每次重启自己电脑,重新打开 Vmware 虚拟,再 ping 百度时,又显示无法 ping 通但明明已经把 Vmware 的虚拟网卡重置了那到底要如何解决呢?解决方案进入服务界面? 当然,把 Workstation Server 最好也打开然后就解决了每次重启电脑,Vmware 虚拟上不了网的问题啦

    96530

    工业器人要部件组有哪些?

    器人作为一个系统,它由如下部件构械手或移动车:这是器人的体部分,由连杆,活动关节以及其它结构部件构,使器人达到空间的某一位置。如果没有其它部件,仅械手本身并不是器人。 末端执行器安装在器人上以完给定环境中的任务,如焊接,喷漆,涂胶以及零件装卸等就是少数几个可能需要器人来完的任务。 通常,末端执行器的动作由器人控制器直接控制,或将器人控制器的信号传至末端执行器自身的控制装置(如PLC)。 工业器人由哪些要部件组呢? 驱动器:驱动器是械手的“肌肉”。 举例:假设驱动器人到达同一点100次,由于许多因素会影响器人的位置精度,器人不可能每次能准确地到达同一点,但应在以该点为圆心的一个圆区范围内。 举例:假设一个器人总是向右偏离0.01mm,那么可以规定所有的位置点向左偏移0.01mm英寸,这样就消除了偏差。说明:如果误差是随的,那它就无法预测,因此也就无法消除。

    53670

    器学习重要算法-PCA分分析

    大家好,很高兴可以和大家一起来继续学习器学习,这几天时间,我着重研究了下分分析法,不过因为其数学推理实在有些过于繁琐和复杂,我也没太搞得太清楚,如果在文章当中出现了什么错误,也请各位多多指教. 1 分分析法是器学习领域中常用的一种算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法.分分析最要的用途在于“降维”.通过析取分显出的最大的个别差异 是逻辑变量.现在我们把函数介绍完了,现在我们开始引用实例来去解决PCA问题:在跳楼大学中随抽取某年级30名学生,测量其身高X1,体重X2,胸围X3和坐高X4,其中数据如下图所示,现在对着30名学生的身体的四项指标做分分析 因为前面两个的分的贡献率可以达到了96%,另外的两个分可以舍去,依次来达到降维的目的.第一分对应的系数符号相似,其中的数值在0.5左右他反应了跳楼学生的魁梧程度,身材高大的学生他的对应的其他的部分尺寸也比较大 ,因此第一分的值就比较小,均为负值;而身材矮小的学生,他的其他4部分比较小.因此第一分的绝对值比较大,我们称第一分为大小因子,第二分为高度和宽度的差,第二分大的可以表明这个学生比较瘦高

    1.5K90

    OS - 计算原理及CPU频揭秘

    我们把整个计算原理的知识点拆分了四大部分,分别是计算的基本组、计算的指令和计算、处理器设计,以及存储器和IO设备。 所以说,缩短程序的响应时间,一般来说会提升吞吐率。除了缩短响应时间, 还可以多找几个人一起来搬,这就类似服务器是8核、16核的。 不同的指令需要的Cycles是不同的,加法和乘法对应着一条CPU指令,但是乘法需要的Cycles就比加法要多,自然也就慢。在这样拆分了之后,程序的CPU执行时间就可以变这样三个部分的乘积。 时钟周期时间,就是计算频,这个取决于计算硬件。我们所熟知的摩尔定律就一直在不停地提高我们计算频。 每条指令的平均时钟周期数CPI,就是一条指令到底需要多少CPU Cycle。 同样的代码,编译计算指令时候,就有各种不同的表示方式。 类比一下 ,把自己想象一个CPU,坐在那里写程序。计算频就好像是打字速度,打字越快,你自然可以多写一点程序。

    9120

    分分析①

    其中,每个是众多原始变量的线性组合,且每个分之间互不相关,这使得分比原始变量具有某些更为优越的性能。 总结来说:分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为分。 ;以此类推计算累积贡献率,选择恰当的分个数;解释分:写出前k个分的表达式确定各样本的分得分根据分得分的数据,做进一步的统计分析R的基础安装包提供了PCA为 princomp()principal fa.diagram() 绘制因子分析或分的载荷矩阵 scree() 因子分析和分分析的碎石图判断分的个数 根据先验经验和理论知识判断分数;根据要解释变量方差的积累值的阈值来判断需要的分数 每个与相关系数矩阵的特征值相关联,第一分与最大的特征值相关联,第二分与第二大的特征值相关联,依此类推。setwd(E:Rwork)library(psych)data

    22820

    分分析

    版权声明:本文为博原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 我们已知设计矩阵X的分由?的特征向量给定。从这个角度,我们有?分分析也可以通过奇异值分解(SVD)得到。具体来说,它们是X的右奇异向量。为了说明这点,假设W是奇异值分级?的右奇异向量。 在PCA中,这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转(由W确定),使得方差的坐标和z相关的新表示空间的基对齐。

    23260

    相关产品

    • 专用宿主机

      专用宿主机

      专用宿主机(CDH)提供用户独享的物理服务器资源,满足您资源独享、资源物理隔离、安全、合规需求。专用宿主机搭载了腾讯云虚拟化系统,购买之后,您可在其上灵活创建、管理多个自定义规格的云服务器实例,自主规划物理资源的使用。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券