資料預處理系列：（十）用因子分析降維
因子分析（factor analysis）是另一種降維方法。與PCA不同的是，因子分析有假設而PCA沒有假設。因子分析的基本假設是有一些隱藏特徵與資料集的特徵相關。
這個主題將濃縮（boil down）樣本資料集的顯性特徵，嘗試像理解因變數一樣地理解自變數之間的隱藏特徵。
相關推薦
資料預處理系列：（十）用因子分析降維
因子分析（factor analysis）是另一種降維方法。與PCA不同的是，因子分析有假設而PCA沒有假設。因子分析的基本假設是有一些隱藏特徵與資料集的特徵相關。 這個主題將濃縮（boil down）樣本資料集的顯性特徵，嘗試像理解因變數一樣地理解自變數之間的隱藏特徵。
資料預處理系列：（十二）用截斷奇異值分解降維
博主簡介：風雪夜歸子（英文名: Allen），機器學習演算法攻城獅，喜愛鑽研Machine Learning的黑科技，對Deep Learning和Artificial Intellige
資料預處理系列：（五）分類變數處理
DesignMatrix with shape (150, 3) C(species)[0] C(species)[1] C(species)[2] 1 0 0 1
關於使用Sklearn進行資料預處理 —— 缺失值（Missing Value）處理
關於缺失值（missing value）的處理 在sklearn的preprocessing包中包含了對資料集中缺失值的處理，主要是應用Imputer類進行處理。 首先需要說明的是，numpy的陣列中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）來代替
Spring Boot乾貨系列：（六）靜態資源和攔截器處理
正文 前面章節我們也有簡單介紹過SpringBoot中對靜態資源的預設支援，今天詳細的來介紹下預設的支援，以及自定義擴充套件如何實現。 預設資源對映 Spring Boot 預設為我們提供了靜態資源處理，使用 WebMvcAutoConfiguration 中
機器學習系列：（三）特徵提取與處理
第一個SURF描述符： [ 1.15299134e+02 2.56185453e+02 3.51230841e+00 3.32786485e+02 1.00000000e+00 1.75644866e+00 -2.94268692e-03 3.30736379e-03 2
資料預處理備忘（特徵選擇，三大降維技術，資料形態處理，模型評估）
這一塊的每一個小點都可以引申出很多的東西，所以先做一個大概，用以備忘，持續更新。 *一般過程： （1）資料採集 資料採集是最基本也很耗時間的工作。比如對於具體的工程事件，需要考慮採集哪些型別的資料？需要哪些屬性？需要多少資料支撐？然後再實際去採集這些資料，離線採集？線上獲取？ （2）
spark機器學習筆記：（二）用Spark Python進行資料處理和特徵提取
下面用“|”字元來分隔各行資料。這將生成一個RDD,其中每一個記錄對應一個Python列表,各列表由使用者ID(user ID)、年齡(age)、性別(gender)、職業(occupation)和郵編(ZIP code)五個屬性構成。4之後再統計使用者、性別、職業和郵編的數目。這可通過如下程式碼
《視訊直播技術詳解》系列：（5）處理
原文來自七牛雲，感謝原作者。 本片我們將介紹處理部分。網際網路直播中，常見視訊處理功能如美顏、視訊水印、濾鏡、連麥等。 視訊或者音訊完成採集之後得到原始資料，為了增強一些現場效果或者加上一些
學習Spring Boot：（十）使用hibernate validation完成資料後端校驗
前言 後臺資料的校驗也是開發中比較注重的一點，用來校驗資料的正確性，以免一些非法的資料破壞系統，或者進入資料庫，造成資料汙染，由於資料檢驗可能應用到很多層面，所以系統對資料校驗要求比較嚴格且追求可變性及效率。 瞭解 瞭解一點概念性的東東。 * JSR 3
斯坦福cs231n學習筆記（8）------神經網路訓練細節（資料預處理、權重初始化）
神經網路訓練細節系列筆記： 這一篇，我們將繼續介紹神經網路訓練細節。 一、Data Preprocessing（資料預處理） 如圖是原始資料，資料矩陣X有三種常見的資料預處理形式，其中我們假定X的大小為[N×D]（N是資料的數量，D是它們的維數
ZooKeeper系列之（十）：投票選舉（2）
ZooKeeper的選舉過程預設使用FastLeaderElection類，FastLeaderElection啟動時啟動Mess
web前端面試題系列：（二）
html name 價值 編程 oct rom repeat 清除 frame 1、列舉你工作中遇到的IE6 BUG，談談解決方案 a.雙倍邊距bug: 例如：當給父元素內第一個浮動元素設置margin-left或margin-right的時候，margin屬性會加倍，
Spring Boot幹貨系列：（二）配置文件解析
set test profile ava java prefix 標註 了解 pre Spring Boot：配置文件解析 前言 上一篇介紹了Spring Boot的入門，知道了Spring Boot使用“習慣優於配置”（項目中存在大量的配置，此外
JVM調優系列：（五）JVM常用調試參數和工具
框架 break 統計 進程 -i 內存 文件的 /etc/ action 轉自：http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46715769 JVM常用調試參數: –verbose:gc在虛擬機發生內存
【轉】Spring Boot幹貨系列：（三）啟動原理解析
無法 time exp 記得 started 打印 ping 正文 exclude 前言 前面幾章我們見識了SpringBoot為我們做的自動配置，確實方便快捷，但是對於新手來說，如果不大懂SpringBoot內部啟動原理，以後難免會吃虧。所以這次博主就跟你們一起一步步揭開
日常代碼優化系列：（一）獲取url參數
分別是 對象 https 結果 font 被調用 undefined span repl 最近刷牛客網的時候，看到某大神寫的 獲取url參數 的簡潔寫法，正則用的那叫一個6，頓時心生敬佩，趕緊來學習膜拜一下~~ 題目描述：獲取 url 中的參數 1. 指定參數名稱，返回該
Android 開發：（十）初識ExpandableListView(可擴充套件的下拉列表元件)
隨便扯點兒 前幾天做iOS仿QQ，其中好友列表頁面就有下拉列表的功能，iOS做法應該比安卓稍微複雜一點，其中佈局以及一些實現方法（協議方法）都類似，不一樣的應該是動畫切換效果，安卓提供現成的元件，用原生的就可以實現。 iOS示例 http://blog.
小鑫の日常系列故事（十）——排名次-2741
原題連結 Java語言沒有c/c++中的struct，沒辦法還是得用Java來寫，只能從其他的地方借鑑了，其中，類是一個不錯的選擇，雖然還不會， 但其實可以理解為一個函式，內部包含實現的功能。 import java.util.Arrays; import java.util.Sca
北京理工大學-資料結構期末考試試題（十）
資料結構試卷（十） 一、選擇題(24分) 1．下列程式段的時間複雜度為（ ）。 i=0，s=0； while (s<n) {s=s+i；i++；} (A)O(n1/2) &nbs