特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 3. 核主成份分析 Kernel Principle Component Analysis3.1 简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是好的方法线性可分 VS 非线性可分引入核主成份分析可以通过kPCA将非线性数据
问题引入熟悉PCA的都知道其是一个降维的算法，那么也知道KPCA是一个降维的算法，这个算法是基于核的，那么KPCA和PCA的区别是啥呢？问题解答应用PCA算法前提是假设存在一个线性超平面，进而投影。那如果数据不是线性的呢？该怎么办？这时候就需要KPCA，数据集从n维映射到线性可分的高维，然后再从n维降维到一个低维度。PCA所做的是对坐标轴线性变换，即变换后的新基还是一条直线。而KPCA对坐标轴做了
原创
2021-01-29 19:51:29
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pca与kpca
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2023-02-02 08:45:36
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转自github: https://github./heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料的链接。
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2019-08-26 18:11:00
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【Matlab】降维方法_核主成分分析KPCA1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释4.1 Main.m4.1 kernel_matrix.m5.运行结果 1.基本思想KPCA（Kernel Principal Component Analysis）是主成分分析（PCA）的一种扩展，它使用核技巧将非线性问题转换为线性问题。其主要思想是通过将数据投影到一个高维的特征空间，使得在该
原创
2023-05-06 00:38:46
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1、何为数据降维1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。1.2降维：利用数学变换将原始高维属性空间转变为低维“子空间”，即在高维采样数据中提取能够表达原始数据的特征。1.3 降维优点：数据集更易懂、使用和显示；降低算法计算开销；去除噪声。 2、一些降维算法Principal Component Analysis （PCA）Linear Discriminant
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2022-08-24 07:53:56
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第0章：前言0.0 我的前言 在几个月学习的中，已经学习了python基本、进阶的语法，如果有读者不清楚的话，可以参考我之前的专栏《python进阶》。 而在这个专栏《python源码》中，我将以作者陈儒的《Python源码剖析》一书为基础，学习python的源码。 学习底层实现，作为一个高级程序员的必经之路，是一道绕不开的槛，只停留在代码的使用上，是很难保持核心竞争力的，因为语言是一直在变的
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2023-09-14 20:46:16
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非常高兴看到又一本原创 Python 图书的出版。说起来，我和 Python 还算有一点缘分。在 2000 年的时候，非常偶然的一次机会接触 到Python，当时网上资料非常之少，不知天高地厚的我竟冒失地接手了国内第一本引进 Python 图书的合作翻译工作，往事不堪回首。记得当时经常有人问我 Python 能用来做什么…而能举出来的例子的确寥寥可数。历经数年的发展，Python 已今非昔比，
学习陈儒老师的《Python源码剖析》 我用的源码为python3.7，所以做了一些改动PyObject在python中万物皆对象，对象拥有相同的一些内容，这些定义在PyObject中[object.h]
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobjec
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2023-08-02 08:28:16
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Python是一种动态的脚本语言。具体的我就不多介绍了，可以参考www.python.org. Python是Open Source的，在www.python.org可以下载到最新的2.5版的源代码。源代码链接在这里:Python 2.5 下载下来之后直接解压缩可以看到如下的目录结构：DemoDemo用的代码，主要用来展示Python的一些应用DocPython的UserManual。Latex格
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2023-07-07 14:58:04
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默认情况下，Python 源码文件以 UTF-8 编码方式处理。在这种编码方式中，世界上大多数语言的字符都可以同时用于字符串字面值、变量或函数名称以及注释中——尽管标准库中只用常规的 ASCII 字符作为变量或函数名，而且任何可移植的代码都应该遵守此约定。要正确显示这些字符，你的编辑器必须能识别 UTF-8 编码，而且必须使用能支持打开的文件中所有字符的字体。1、如果不使用默认编码，要声明文件所使
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2023-09-08 19:06:55
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Python源码分析本文环境python2.5系列
参考书籍<<Python源码剖析>>本文主要分析Python中类时如何实现的，在Python中，一切都是对象；任何对象都有一个type，都可以通过class属性，一般情况下为type对应于Python源码中的PyType_Type；在Python的类中，都直接或者间接与Object有关联，都是Object的子类，对应Pyt
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2023-09-02 19:08:13
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目录1.random.random()2.random.uniform() 3.random.randrange()4.random.randint()5.random.choice()6.random.shuffle()7.random.sample()我们先来看一看random模块中有多少个方法而此文章要讲解的方法主要有如下几个：1.random.random()2.random.u
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2023-07-11 09:29:04
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学习环境：系统：ubuntu 12.04 STL python版本：2.7 既然要学习python的源码，首先我们要在电脑上安装python并且下载python的源码，ubuntu 12.04 STL 自带的python版本为2.7.3，这就可以了，接下来下载源码，下载python2.7.7的源代码，下载结束后解压文件，我们会看到如下文件结构：，接下来介绍一下， demo文件夹里放的是一些例子；
在 Github 闲逛时，发现一款 牛 X 的 Python 包，今天在这里介绍给大家；当用 Python 搭建 GUI 界面时，首选 PyQt5 和 Tkinter，当然这两个包的功能强大的事实毋庸置疑，日常中所需要的 GUI 界面基本都能实现；但有一个缺点就是有一定的上手门槛，需要时间成本。为解决这个痛点，开发者就开发了一款名为 Geoey 的 Python 程序包，可通过一行代码将任何 Py
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2023-08-16 16:01:12
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一 前记python学习离不开三要素：A.基础知识要熟悉B. 练习源码要够量C.实战项目要跟上二 链接 书本的基础就看几本书就可以了，这里给出源码练习的经典开源源码：该链接集合了python日常使用的经典用法和实例，非常实用，并非常的适合新手练手。直接模仿抄作业，这个学习速度最快。 https://github.com/Python-World/python-mini-projects.git看一
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2023-05-23 18:50:37
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相信朋友们都看过这个零基础学习Python的开篇了文章为了让新朋友快速写Python代码，直接推荐了绿色内置版安装。很多时候比如在正式服务器环境，我们是使用rpm或者指定版本源码编译打包基础服务器镜像的。从简到难，先从安装包来安装python，后面在Linux安装并使用。最后是源码安装的方式，如下图Linux服务器多个Python版本兼容。 好下面一步一步来。开发者电脑安装Window电脑，这个比
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2023-06-19 21:16:58
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DeBug Python代码全靠print函数？换用这个一天2K+Star的工具吧print 函数已老，DeBug 该靠 PySnooper 了～小伙伴们，你们都怎样 DeBug Python 代码？是不是常用 print 大法？在本文介绍的这个项目中，deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器，各种信息一目了然，找出错误也就非常简单了。这个名为 PyS
python中经常用到模块，比如import xxx,from xxx import yyy这样子，里面的机制也是需要好好探究一下的，这次主要从黑盒角度来探测模块机制，源码分析点到为止，详尽的源码分析见陈儒大神的《python源码剖析》第14章。1 如何导入模块首先来看一个导入模块的例子。创建一个文件夹demo5，文件夹中有如下几个文件。ssj@ssj-mbp ~/demo5 $ ls
__ini
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2023-09-14 21:51:18
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最近想学习下Python的源码，希望写个系列博客，记录的同时督促自己学习。Python源码目录从Python.org中下载源代码压缩包并解压，我下载的是Python2.7.12，解压后： 对于主要的文件夹做出介绍：Include:包含Python提供的所有头文件，如果需要自己使用C或者C++编写自定义模块扩展Python，就需要用到这里的头文件；Lib： 包含Python自带的所有标准库
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2023-08-31 07:35:11
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