sklearn-2.5.Decomposing signals in components

最新推荐文章于 2018-04-10 07:00:18 发布
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本文介绍了主成分分析(PCA)算法的基本原理及其应用场景。PCA能够通过转换将原始特征映射到一组新的正交变量上，这些变量被称为主成分。此外，文中还提到了PCA的一种变种——增量PCA，该方法特别适用于大数据集的处理。

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2.5.1

2.5.1.1

Principal component analysis(PCA)用n维垂直向量表达原特征们尽可能多的信息。

whiten=True设置向量们各自的标准差都是1。高斯核的SVM和K-Means可能会用到。

PCA可以对各个特征的贡献进行评分，这可以用在交叉验证当中。

2.5.1.2

Incremental PCA

PCA的一个限制是必须将数据集全部加载进内存中，对于大数据集用Incremental PCA，它使用不同的处理获得与PCA相近的结果。

2.5.1.3

http://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions

数字信号处理 DSP（一）
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由于这段时间接了一个音频处理的活，不得不找一些DSP（digital signal processing）的资料，尽管上学期学过通信原理，然则实际上却不曾深入，所以现在要近乎从头做起，实在辛苦。所幸假期还长，暂且随便记录这若干天的所得。其中，大部分资料来自于《THE SCIENTIST AND ENGINEER'S GUIDE TO DIGITAL SIGNAL PROCESSING》和《DAFX
Scikit-Learn 1.4使用指南：无监督学习 信号分解成分 (矩阵分解问题) Decomposing signals in components
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NNDSVD基于两个SVD过程，一个近似数据矩阵，另一个近似结果的部分SVD因子的正部分，利用了单位秩矩阵的代数性质。例如，Varimax旋转最大化了平方载荷的方差之和，即它倾向于产生更稀疏的因子，每个因子仅受到少数特征的影响（“简单结构”）。当字典学习用于提取用于监督学习的特征时，这是很有用的，因为它允许学习算法对特定原子的负载的负权重和相应的正负载之间进行不同的赋值。如果下游模型对信号的各向同性有强烈的假设，这通常是很有用的：例如，对于使用 RBF 核的支持向量机和 K-Means 聚类算法。
PCA scikit-learn 2.5 Decomposing signals in components(matrix factorization problems)
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【HDU】5958 New Signal Decomposition【离散对数下的FFT】
poursoul
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题目链接：【HDU】5958 New Signal Decomposition在此先感谢小q对我的指导，没有q老师的帮助，估计永远也做不出来了。首先我们考虑对这个式子做离散对数。令gg为pp的某个原根，则有： bi=∑p−1j=0aj⋅r(i,j)\quad b_i=\sum_{j=0}^{p-1}a_j\cdot r(i,j) bi=∑p−1j=0aj⋅2sin32πi⋅jp\quad b_i
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2018/4/10 练习使用pandas, sklearn >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from sklearn import datasets >>&a
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matlab显示这样：Attempting to convert data matrix to double precision for more accurate ICA results. Input data size [64,354460] = 64 channels, 354460 frames/nFinding 64 ICA components using extended ICA. Kurtosis will be calculated initially every 1 blocks using 6000 data points. Decomposing 86 frames per ICA weight ((4096)^2 = 354460 weights, Initial learning rate will be 0.001, block size 64. Learning rate will be multiplied by 0.98 whenever angledelta >= 60 deg. More than 32 channels: default stopping weight change 1E-7 Training will end when wchange < 1e-07 or after 512 steps. Online bias adjustment will be used. Removing mean of each channel ... Final training data range: -834.156 to 1195.9 Computing the sphering matrix... Starting weights are the identity matrix ... Sphering the data ... Beginning ICA training ... first training step may be slow ... >>
03-30
嗯，用户现在遇到了EEGLAB的runica函数在ICA训练过程中出现的问题，之前已经给过他们一些解决方案，现在用户又发来了MATLAB的输出日志，显示ICA训练的具体信息。我需要仔细看看这些输出有没有什么异常，或者用户可能...
帮我翻译一下这段话：Attempting to convert data matrix to double precision for more accurate ICA results. Input data size [63,354460] = 63 channels, 354460 frames/nFinding 63 ICA components using extended ICA. Kurtosis will be calculated initially every 1 blocks using 6000 data points. Decomposing 89 frames per ICA weight ((3969)^2 = 354460 weights, Initial learning rate will be 0.001, block size 64. Learning rate will be multiplied by 0.98 whenever angledelta >= 60 deg. More than 32 channels: default stopping weight change 1E-7 Training will end when wchange < 1e-07 or after 512 steps. Online bias adjustment will be used. Removing mean of each channel ... Final training data range: -573.303 to 1195.9 Computing the sphering matrix... Starting weights are the identity matrix ... Sphering the data ... Beginning ICA training ... first training step may be slow ... Lowering learning rate to 0.0009 and starting again. Lowering learning rate to 0.00081 and starting again.
03-30
嗯，用户需要翻译关于ICA（独立成分分析）过程的日志，特别是将数据矩阵转换为双精度以提升结果精度的部分，还包括输入数据的大小、通道数、帧数，以及训练中的学习率调整和偏置校正。首先，我得确认ICA的基本流程和...
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SimulinkSF平台下纯电动+四档变速箱动力性与经济性仿真模型及其应用 · 电动汽车 完整版
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【超表面】基于matlab生成超表面布局并模拟超透镜作为点源的叠加【含Matlab源码 13984期】.zip
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