【算法系列】主成分分析的推导过程
主成分的推导利用拉格朗日乘子，可得拉格朗日函数为：它是a1的二次函数和λ的线性函数，分别对向量a1和λ微分，并令其为0，得：由前面第一个方程，可得：因此，λ必须是协差阵∑的一个特征根，而a1则是与此特征根相对应的特征向量。如果只用第一主成分可能丧失的信息太多，这样往往还需要计算p个原始指标的第二主成分y2。在计算第二主成分时，除去类似于计算第一主成分的约束条件以外，还必须附上第二主成分与第一主成....
云从科技研究院视觉算法实习技术面试-python题-python列表推导式的使用写法
python的列表推导式，请使用python列表推导式将列表 nums[1 ， 3 ， 6 ， 8] 里面的每个元素乘2.答案：[nums[i] for i in range(len(nums))]python列表推导式的公式[表达式 for i in range（列表长度） if 判断条件（可加可不加）]
算法时间复杂度--推导大O阶
算法时间复杂度算法时间复杂度是评判算法好坏的重要依据之一，与算法空间复杂度一同作为算法事前分析估算法的主要关注内容。正确地计算时间复杂度，是我们在学习算法设计过程中必不可少的一种能力。1、算法时间复杂度的定义在学习计算时间复杂度之前，我们需要对算法时间复杂度的定义有一个明确的认识，公认的算法时间复杂度定义如下：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数。算法的时间复杂度，也....
线性回归算法推导与实战（二）
2.线性回归实战2.1 使用正规方程进行求解2.1.1 简单线性回归y = w x + b 一元一次方程，在机器学习中一元表示一个特征，b 表示截距，y 表示目标值。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 转化成矩阵 X = np.linspace(0, 10, num = 30).reshape(-1, ....
线性回归算法推导与实战（一）
前言本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有NumPy，Pandas，Matplotlib的基础，建议先修文章：数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）1.线性回归算法推导1.1 深入理解回归回归简单来说就是 “回归平均值”(r....
三种集成学习算法原理及核心公式推导
集成学习3大流派01 集成学习流派在经典机器学习场景下，当单个学习模型性能不足以有效满足算法精度时，人们开始向集成学习模型发力——其思想和出发点很直观，就是三个臭皮匠赛过诸葛亮。进一步地，根据这三个臭皮匠在致力于赛过诸葛亮期间的协作模式不同，集成学习又细分为bagging和boosting两大学派，其中前者是并行模式，意味着三个臭皮匠各搞各的然后将最后结果进行融合以期带来提升，这里bagging....
EM算法|机器学习推导系列（十二）
一、概述介绍概率模型有时既包含观测变量（observed variable），又包含隐变量（latent variable）。当概率模型只包含观测变量时，那么给定观测数据，就可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯估计法进行模型参数的求解。然而如果模型包含隐变量，就不能直接使用这些简单的方法了。EM算法就是用来解决这种含有隐变量的概率模型参数的极大似然参数估计法。这里只讨论极大似然估计，极大后验估计....
分布式系列文章——Paxos算法原理与推导
点击我的博客查看原文。 Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位。但是Paxos算法有两个比较明显的缺点：1.难以理解 2.工程实现更难。 网上有很多讲解Paxos算法的文章，但是质量参差不齐。看了很多关于Paxos的资料后发现，学习Paxos最好的资料是论文《Paxos Made Simple》，其次是中、英文版维基百科对Paxos的介绍。本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱。 .....
反向传播算法（BP算法）的推导及其Python实现
反向传播算法（BP算法）的推导及其Python实现 如何调整一个神经网络的参数，也就是误差反向传播算法（BP算法）。以得到一个能够根据输入，预测正确输出的模型。
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