目录计算过程投影分量计算 假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。 具体来说,我们可以将每个顾客的发型偏好用一个多维向量来表
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 概念：数据降维的数学方法 定义 主成分分析（PCA）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新的变量称为主成分。 大白话，PCA能够从数据
Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述 现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，
操作系统 ：CentOS 7.6_x64、Windows 10_x64 FreeSWITCH版本 ：1.10.9 Python版本：3.9.2 一、启用h264相关模块 这里以 mod_openh264 为例进行演示。 1、安装open_h264库 获取 open_h264 源码： git clon
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
https://www.pianshen.com/article/57221534801/ nload等一些工具可以读取"proc/net/dev"文件，以获得流量统计信息；而一些工具使用pcap库来捕获所有数据包，然后计算总数据量，从而估计流量负载。下面是按功能划分的命令名称。监控总体带宽使用――
