如何用pca做人脸识别 python实现

如何用pca做人脸识别 python实现

基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性
Python170
如何用R语言实现Adaptive LASSO

如何用R语言实现Adaptive LASSO

glmnet和lars一样都可以得到整个path,glmnet里面用的是CV选择的最优lambda,本身可以直接求解lasso估计,BIC直接根据其definition formula编写一个小的function来计算。你用glmnet得到
Python150
如何用python实现pca降维

如何用python实现pca降维

首先2个包:import numpy as npfrom sklearn.decomposition import PCA然后一个m x n 的矩阵,n为维度,这里设为x。n_components = 12 是自己可以设的。pca 
Python130
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python150
如何用Python在10分钟内建立一个预测模型

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预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段,比如,假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题,并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间,这有充分的理由:你有足够
Python240
one-hot 编码

one-hot 编码

1、什么是独热码 独热码,在英文文献中称做 one-hot code, 直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制,更加详细参加 one_hot code(维基百科) 。在机器学习中对于离散型的分类
Python130
推荐算法小结

推荐算法小结

输入 :与用户相关的包含众多特征(feature)的数据: 用户的注册信息(职业、年龄、性别等 显信息),行为信息(使用功能、有效使用时长等 隐信息)。 输出 :推荐给用户的功能列表(根据得分高低排序) 函数 : 传
Python190
R语言之决策树和随机森林

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R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python220
目标检测系列(一):R-CNN

目标检测系列(一):R-CNN

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前,都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位,这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后,目标检测领域发生了翻天覆地的
Python220
java取字符串后面几位数怎么取

java取字符串后面几位数怎么取

取字符串后3位,代码:Strings="12345"intn=3Stringb=aa.substring(aa.length()-n,aa.length())。拓展资料:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++
Python800
【R语言】--- 森林图

【R语言】--- 森林图

森林图(forest plot),一般是指在平面直角坐标系中,以一条垂直于X轴的无效线(通常坐标X=1或0)为中心,用若干条平行于X轴的线段,来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间,并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间,它
Python180
文本特征提取

文本特征提取

在对文本数据进行处理时,很大一部分精力都用在数据集的特征提取上,因此记录一下常用的文本特征提取方法。 文本特征提取一般分为两部分 (1)文本本身属性:元音字数数、辅音字母数、··· (2)基于文本的特征提取:TF-IDF等
Python170
java开发工程师一般都做什么开发?

java开发工程师一般都做什么开发?

Java开发工程师开发种类繁多,具体的Java开发,推荐千锋教育。千锋教育,2011年01月,在中关村高新技术开发区注册成立。已成立了11年,值得信赖。Java的开发:1、网页开发:2、最常用的移动APP开发,比如Android上的一些AP
Python110
svr算法和svm算法哪个好

svr算法和svm算法哪个好

1、支持向量机( SVM )是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则为了最小化期望风险,应同时最小化经验风险和置信范围)支持向量机方法的基本思想:( 1)它是专门针对有限样本情况的学习机器,实现的是
Python210
R语言之决策树和随机森林

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R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python210
python 的LinearRegression包,怎么导出回归模型公式?

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线性回归是机器学习算法中最简单的算法之一,它是监督学习的一种算法,主要思想是在给定训练集上学习得到一个线性函数,在损失函数的约束下,求解相关系数,最终在测试集上测试模型的回归效果。也就是说 LinearRegression 模型会构造一
Python160