林源的博客

原理啥的到处都有，就直接跳过了。这里主要是NMF的基础实验。下一篇是NMF的高光谱实验总结。1. matlab示例解说这一节的图片来自官方文档。这里第一和第三变量在第一行的值0.6945和0.62220对W的第一列有相当强的权重。第一个第二变量在第二行的值0.8020和0.5683对W的第二列有相当大的权重。其中，H的转置是4乘2大小的。也就是有4个变量【SW,SL,PL,PW】，2个特征【所以是二维坐标轴X和Y轴】，转化到二维图上。使用W当做’scores’做出散点图。然后标签是这四个。

总览data:n×pn\times pn×pSPCAvRP_subspace <- function( data # either the data matrix or the sample covariance matrix , cov = FALSE # TRUE if data is given as a sample covariance matrix

基本数据结构何为线性数据结构栈（LAST IN FRIST OUT）1.抽象数据类型2.Python 实现3.应用（很重要！）匹配括号进制转换前中后序表达式队列双端队列列表何为线性数据结构一旦某个元素被添加进来，它与前后元素的相对位置保持不变。这样的数据集合经常被称为线性数据结构。栈（LAST IN FRIST OUT）1.抽象数据类型Stack( )push(item)pop()peek()isEmpty()size()2.Python 实现class Stack:

1. 直方图Python中直方图Y轴有多种。其中，（标准）直方图的Y轴是频数。X轴上的每一段，是一个分组。有每个分组的数据量 = 组距*频数例如，在对比图中，直方图的高分别为1/12,2/12,1/12,0，1/12,1/12.宽度为2.图源来自WIKI。在python3中，norm_hist为True,则直方图的高度默认为密度，而非count（次数）。在含有KDE的图像中，默认为True。用于概率密度的直方图的总面积始终归一化为1。2.KDE 核密度估计核函数就不介绍了，太多了。KDE就

1.源码阅读使用open cov阅读MATLAB源码。别看前面的注释，容易混2.原理MATLAB输入矩阵X是m*n大小。请注意：m是#features，n是#samples。计算的主要代码是：xc = x - sum(x,1)./m; % Remove meanc = (xc' * xc) ./ denom;denom为m-1（m>1）或m(m = 1)。非常有意思的是：a.先移除均值&移除均值的方式；b.denorm 是用来normlize.参考之前的文章，应

问题minXg(X)=12XTGX+XTC\mathop{min}\limits_{X}g(X) = \frac{1}{2}X^TGX+X^TCXmin​g(X)=21​XTGX+XTCs.t.aiTX=bi,i∈Ea_i^TX = b_i,i\in EaiT​X=bi​,i∈EaiTX≥bi,i∈Fa_i^TX \geq b_i,i\in FaiT​X≥bi​,i∈FKKT 矩阵构造拉格朗日乘子，有L(X,λ)=12XTGX+XTC−λT(AX−b)L(X,\lambda)=\frac{1}

基础知识简介qr用来对一个矩阵进行QR分解使用方法qr(x, …)# S3 method for defaultqr(x, tol = 1e-07 , LAPACK = FALSE, …)qr.coef(qr, y)qr.qy(qr, y)qr.qty(qr, y)qr.resid(qr, y)qr.fitted(qr, y, k = qr$rank)qr.solve(a, b, tol = 1e-7)# S3 method for qrsolve(a, b, …)is.q

简介scale 是通用函数，其默认方法中心化和/或标准化矩阵的列。使用scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)进行调用参数分析参数分析x一个数据矩阵(比如一个对象)center确定如何执行中心化。是一个逻辑值或长度为x 的列数的类似数字的向量。如果为TRUE，那么通过减去列均值进行中心化。为否，那么不进行该操作scale在“中心化”后，确定如何执行标准化。如果scale是一个类似数字的向量，其长度等于的列数x，则x每一.

测试数据#定义两个2*2的矩阵 a<-matrix(c(1:4),ncol=2)b<-matrix(c(5:8),ncol=2)那么，有> a [,1] [,2][1,] 1 3[2,] 2 4> b [,1] [,2][1,] 5 7[2,] 6 8进行试验crossprod()#矩阵内积crossprod(a,b) [,1] [,2][1,] 17 23[2

模块的妙处就略过不同模块的变量/函数同名的话，不用考虑冲突。不过还是尽量别和py内置函数重名。一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。为了避免模块名冲突（你还记得自己三个月前写了什么代码吗），Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。e.g.假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我...

安装步骤安装anaconda下载anaconda安装anaconda检查安装成功否创建python环境与激活安装配置VS Code安装VS Code使用VS Code如何修改VSCode的配置FLAG安装anacondaAnaconda挺有用的，东西比较全，安装方便，建立虚拟环境也好用下载anaconda在官网上下载或许会比较慢，因此选择在清华大学开源软件镜像站下载。选择的文件是Linu...

我知道这很作死，但是很快乐（误1.cmd下输入diskpart进入2.

不知道我是不是入行晚了（爆哭），为啥找的资料都是好久好久以前的了，算了将就着看看吧1.第三章代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Mar 21 11:27:43 2020@author: 29033"""''' script 3-1 '''from math import logimport operator#计算给定数据...

Python中列表切片问题li = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]print("li[-1:]: ", li[-1:])#li[-1:]: [8]print("li[:-1]: ", li[:-1])#li[:-1]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]print("li[-1]: ", li[-1])#li[-1]: 8print("l...