线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的线性学习方法。其思想非常朴素，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类的样例的投影点尽可能的远离，在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。
Python手写实现LDA与QDA算法简略版LDAQDA完整版LDAQDA对IRIS数据集进行实验 近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材，详细的推导在下面的文章里也有介绍：机器学习算法推导&手写实现03——线性判别分析《The Elements of Statistical Learning》QDA部分
计算图导数计算是反向传播，利用链式法则和隐式函数求导。线性判别分析（LDA ）思想总结线性判别分析（Linear DiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法。和 PCA 不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA 是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。LDA 分类思想简单总结如下： 1）多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA 算法将多维空间中的
LDA原理LDA思想这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，简称LDA，全称线性判别分析。要与自然语言处理领域的LDA（Latent Dirichlet Allocation）隐含狄利克雷分布区分开来。LDA是一种监督学习降维技术，它的数据集的每个样本是有类别输出的。而PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。核心思想是：投影后类内方差最小，类间方差最大。理解为
LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练（Variational Inference）。该方法较为复杂，而且最后训练出的topic主题非全局最优分布，而是局部最优分布。后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法，推导和使用较为简洁。 Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法
一、LDA主题模型简介 LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不关心文档中单词的顺序，通常使用词袋特征（bag-
# Android从Alpha到Alpha
## 简介
Android操作系统是目前最流行的移动操作系统之一，它为开发者提供了丰富的工具和框架，使得创建高质量的移动应用变得简单而快捷。本文将带您了解Android的发展历程，从Alpha版本到现在的Alpha版本，以及一些常用的代码示例。
## Alpha版本的Androi
原创
2023-08-24 05:21:52
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Alpha版本功能Alpha版本是我们发布的第一个版本，实现了所预期的基本功能，会在之后的版本迭代中进行增量改进。基本功能解压即可直接使用内置功能说明，点击引导，弹出引导界面对各个功能进行简易说明连接真机或模拟器皆可，等待窗口出现提示"start"后，选择连接设备，稍加等待即可连接成功。编辑测试队列模拟用户行为对游戏进行测试，现阶段包含最基本的指定位置点击、随机点击、指定位置划动、随机滑动四种基本
目录1、算法叙述1.1、透明度混合算法11.2、AlphaBlend算法介绍1.3、简易Alpha混合算法2、算法实现代码和测试2.1、透明度混合算法1实现代码2.1、AlphaBlend算法实现代码2.3、测试截图2.4、完整测试程序代码1、算法叙述算法参考自：【RGBA alpha 透明度混合算法】 ，下面的叙述和实现中有一些个人修改在里面。1.1、透明度混合算法1R1、G1、B1、Alpha
ALPHA是什么？在图形学中，ALPHA指的是除了颜色的三个分量（RGB）外的第四个分量：透明度。所以，一个真彩色（指利用RGB分量合成颜色）的像素就变成由四个分量组成：R、G、B、A。在我们的讨论里，设R、G、B、A均为从0到1的值，其中ALPHA=0为完全透明，ALPHA=1为完全覆盖，中间的数值代表半透明。这样的设定是为了能使本文独立于显示硬件。我们把诸如（R，G，B，A）这样的东西称为四元
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2023-07-05 15:29:31
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目录
1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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2评论
建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
1.读取图像cv2.imread() 读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。读入图像。这幅图像应该在此程序的工作路径，或者给函数提供完整路径，第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。 • cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。 • cv2.IMRE
最近在优化一个小程序，其中涉及到了alpha混合的代码，如果是在台式机上可以通过mmx指令来加速，但是在arm cpu上mmx指令并不普及，所以采用了一个小技巧来做这个alpha的优化。 alpha混合其实很简单，要做的只是分解源颜色c1，目的颜色c2，然后将颜色分量r1,g1,b1和r2,g2,b2分别按照公式 ( clr * alpha + clr * (32
在被英特尔收购两年之后，深度学习芯片公司 Nervana 终于准备将代号为「Lake Crest」的架构转化为实际的产品了。
对于英特尔来说，现在入局或许有些迟到，英伟达已经占据深度学习芯片市场很长一段时间了，后者有充分的时间通过新的深度学习专用 GPU 和软件加速器来维持并扩张自己的市场。换句话说，即使技术优秀，价格合理，英特尔想要把 Nervana 推上深度学习训练市场并占据
前言：自动化测试在过去的20年已经有了很大的发展。最初的测试工具只提供了简单的捕捉/回访功能，维护性较差。而且脚本工具实现需要很强的开发技术和经验，而且数量众多的测试脚本加上没有文档记录因此维护起来较难，成本开销巨大。为了使测试人员集中精力在测试用例设计上，测试框架产品就出现了，它能够减少学习和使用脚本语言的时间，集中精力在测试上，就出现了测试框架。下面将讨论自动化测试框架的概念，和测试框架的发展
今天Python3.8发布啦，我们一起看看这个版本都添加了哪些新功能和特性。PEP 572: Assignment ExpressionsPEP 572的标题是赋值表达式，也叫做「命名表达式」，不过它现在被广泛的别名是「海象运算符」(The Walrus Operator)。因为:=很像海象「眼睛小，长着两枚长长的牙」这个特点^_^。具体内容可以看我之前写的文章: PEP572: 海象运算符，在这
对Al DSA的分类可以有很多不同的方式，一种大的分类方法是从基础架构来看： 传统架构+DSA。在传统架构的基础上增加新的DSA的硬件以及相应的指令。例如GPU增加Tensor Core这种专用的加速器。它的优势是灵活通用，性能比较平衡，而劣势是相对更专用的DSA在特定应用场景下的能效比、性价比。 Al领域专用架构，即针对AI的新架构。例如Google TPU，它的设计是专门针对有限的
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2023-07-31 19:30:06
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Alpha通道是计算机图形学中的术语，指的是特别的通道，意思是“非彩色”通道，主要用来保存选区和编辑选区。对于初学Photoshop的朋友，概念一直是一个很难掌握的内容，特别是那些专业的术语，下面通过一组实例操作来展示Alpha通道是如何工作的。大家一边看教程，一边动手实践，有利于概念的掌握 1. 使用通道存储选区 (1)执行“文件”→“打开”命令，将素材“插画背景.psd”文件打开。 (
