一、产品简介PCA9685芯片，是16通道12bit PWM舵机驱动，主控板通过I2C控制芯片，进而可以驱动16个舵机，这样可以解决需要很多电机控制的项目，会大量占用主控板的引脚，也会影响主控板的处理能力。 引脚定义:GND：接地OE：GPIO（低电平有效，板载已经将OE拉低，使用时可以不接）SCL：I2C时钟SDA：I2C数字VCC：5VV+：NC二、技术参数供电电压：5V接口：I2C接口，最大
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2024-06-11 15:15:47
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://blog..net/jerr__y/article/details/53188573 本文主要参考下面的文章，文中的代码基本是把第二篇文章的代码手写实现了一下。 - pca讲解：://../jerrylead/archive/2011/04/1
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2018-01-13 20:15:00
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PCA算法是机器学习与深度学习中很常见的一种算法， 近期看花书的时候看到了这个算法，所以在写完理论之后也想通过一些实例来帮助理解PCA。 python实现PCAPAC步骤原数据D去中心化D’ = D - D^求协方差矩阵C = np.cov(D’)求C的特征值和特征向量特征值从大到小排列取前k个取这k个特征值对应的特征向量构成P降维后的数据Y = D’P二维数据可视化随机产生m条2维数据
pca得
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2023-12-19 21:50:25
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一、降维的基本概念 对于实际分析过程中的高维数据，在进行具体的数据分析和特征建模之前，需要进行数据降维处理。降维是指通过某种方法从原始数据的N个特征中选取K个（K<N）进行数据表示，在减少数据信息丢失的前提下实现原始数据的压缩表示，其主要目的包括以下几点：&n
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2023-11-25 20:39:54
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PCA 实现： from __future__ import print_functionfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmximport matplotlib.colors as colorsimport numpy as np# matplotlib inl
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2019-08-26 21:05:00
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我目前认为的，并不代表正确 pca主要用于降维 图片来源：https://www.zhihu.com/question/41120789/answer/474222214 例如二维到一维，求协方差矩阵的单位特征向量，得a1和a2，其中一个就为x轴得方向向量，一个为y的 让x和y一个乘a1，一个乘a2 ...
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2021-09-21 18:00:00
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主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
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2023-04-12 11:42:18
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参考： [1] 机器学习-白板推导系列（五）-降维（Dimensionality Reduction）
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2019-04-15 20:31:00
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PCA（Principal Component Analysis),称主成分分析，从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭...
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2013-11-12 20:22:00
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主成分分析，即Principal Component Analysis（PCA），是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。 PCA的主要算法如下：组织数据形式，以便于模型使用；计算样本每个特征的平均值；每个样本数据
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2023-12-12 12:39:38
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# 如何实现Python文件处理的包
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现一个Python文件处理的包。首先，让我们看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 创建一个Python包 |
| 2 | 编写文件处理的代码 |
| 3 | 添加文件处理的功能
原创
2024-04-21 03:49:17
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前言构建包的过程有些复杂，但从长远来看是值得的，尤其是可以创建属于自己的Python包。本文的目的是通过对构建一个新发行包的案例研究，让您了解需要构建什么以及如何构建python包的基础知识。image开始首先，您肯定需要设置一个或多个内容，以便了解如何构建python包。因此，需要的东西的如下:IDE (Vs Code)Python 3构建Python包本文中构建的标称为b_dist。b_dis
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2023-08-28 22:20:51
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# Python传输文件的包实现流程
## 1. 确定传输协议
在开始实现Python传输文件的包之前，我们首先需要确定使用的传输协议。常见的传输协议包括FTP、HTTP、SFTP等。在本例中，我们将使用HTTP协议来实现文件传输。
## 2. 准备开发环境
在开始实现之前，我们需要确保已经安装了Python环境，并安装了相应的依赖库。在本例中，我们将使用`requests`库来进行HTTP请
原创
2023-10-16 09:54:16
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1、很多地方的文件夹都有__init__.py。网上一般都说，有了这个东西会把它当作一个包，否则import这个文件夹会出错。但这就好像和说python文件中如果有中文就要在开头写 # coding =utf8这句话一样，说话囫囵吞枣不带语境，导致误会新手。2、实际上空的__init__.py文件在python3.3以上没有卵的必要。如果用python3.3以上在__init__.py中写了内容，
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2023-08-08 17:56:22
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基本思路：(1)对所有的样本进行demean处理。(2)梯度上升法求系数。注意：和线性回归不同点。 每次求一个单位向量；初始化w不能为0向量；不能使用sklearn进行标准化了。(3)批量和随机梯度同样适用梯度上升法。(4) 第一主成分和后续主成分。先将数据进行改变，将数据在第一主分上的分量去掉。在新的数据上求第二主成分。这是循环往复过程。一、P
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2023-08-31 20:43:16
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Handwritten digits from sklearn.datasets import load_digits digits= load_digits() digits.keys() dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'images', ...
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2021-08-18 17:34:00
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python_pca降维'''pca''''''from sklearn.decomposition import PCApca=PCA(n_components=2, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=123)col_for_pca=['l_...
原创
2022-07-18 14:56:47
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