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    成分分析降(MNIST数据集)

    成分分析是什么 成分分析(Principal Component Analysis,PCA),一种降方法,在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系由数据本身决定,在新坐标系中,...这样执行后会发现前几个坐标轴已经差不多囊括所有大差异了,剩下的就不要了,所以实现了降。 上面从理论上讲了成分分析和它是如何一步一步实现降的,有一个感性认识。...成分分析能做什么 降,在多个指标中只取重要的几个指标,能使复杂问题简单化,就像说话说重点一样。...成分分析怎么用 要做的事就是使用tensorflow里的MNIST数据集,取前100张图片中所有的手写数字7图片,对他们进行成分分析,输出经过降反变换回去的图片,对比差异,看看降后的效果。...成分分析效果是什么 ? 不难发现降后数字7长得规则多了,或许降后再用tensorflow入门教程的softmax进行分类accuracy会更高。

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    机器学习-成分分析PCA降

    简介 成分分析(Principle Component Analysis,PCA)是常用的降方法,用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息,有效解决维度灾难问题。...(插播反爬信息 )博CSDN地址:https://wzlodq.blog.csdn.net/ 第一成分 将特征向量从大到小排序 (\lambda_2>\lambda_1) ,依次得到第N成分。...,将数据降为k。...第一成分贡献率很大,取k=1即可,将二特征降,即用第一成分,计算降后的数据: 样品1新特征: \frac{4}{\sqrt{17}}×1+\frac{1}{\sqrt{17}}×2≈1.46...可以使用参数n_components定义需要保留的特征数,降到多少,默认1,可以置为‘mle’自适应取值。 可以使用fit_transform方法训练数据,同时返回降后结果。

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    成分分析降(MNIST数据集)

    成分分析是什么 成分分析(Principal Component Analysis,PCA),一种降方法,在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系由数据本身决定,在新坐标系中,第一个坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向...这样执行后会发现前几个坐标轴已经差不多囊括所有大差异了,剩下的就不要了,所以实现了降。 上面从理论上讲了成分分析和它是如何一步一步实现降的,有一个感性认识。...成分分析能做什么 降,在多个指标中只取重要的几个指标,能使复杂问题简单化,就像说话说重点一样。...成分分析怎么用 要做的事就是使用tensorflow里的MNIST数据集,取前100张图片中所有的手写数字7图片,对他们进行成分分析,输出经过降反变换回去的图片,对比差异,看看降后的效果。...成分分析效果是什么 ? 不难发现降后数字7长得规则多了,或许降后再用tensorflow入门教程的softmax进行分类accuracy会更高。

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    成分分析「 三图 」

    成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是一种降方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。...在上一次教程中,我们教大家如何绘制二成分分析图,不过有时候二的平面没有办法展示出样本之间的差异,所以需要用更多维度,比如三成分分析图来展示。...本次教程为大家带来是,是如何根据表达谱数据,通过运用成分分析的方法,显示样本与样本之间的差异性,并且在三坐标上展示这些差异。 ?...02 成分分析 使用gmodels包中的fast.prcomp函数计算PCA。该包计算运行所用时间比R内置prcomp函数要快很多。...计算完成后查看PCA计算前6行,可以看出最终的结算结果为一个矩阵,一共有10列10行,每一行为一个样本,每一列为一个成分(PC)。

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    Linux下Redis主从复制以及SSDB复制环境部署记录

    一类是数据库(master),一类是从数据库(slave),数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动 将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收数据库同步过来的数据,一个数据库可以有多个从数据库...下面简单记录下Redis主从复制的操作记录: 1)机器信息 Redis主从结构支持一多从,这里我使用一两从(一一从也行,配置一样) 节点 182.48.115.236 master-node...,可以使用SSDB主模式代替Redis实现同步环境。...而多可以理解为互为主从. SSDB的双主和多配置 SSDB 数据库是支持双(双 Master)和多主架构的. 而且, 我们的应用也是部署双主架构, 但当作单来用....d)一定要记得修改你的 Linux 内核参数, 关于 max open files(最大文件描述符数)的内容,详情参考:构建C1000K的服务器

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    OB 运 | OceanBase 是如何关闭备线程的?

    ---- 1背景 在 MySQL 备同步中,存在 stop slave;reset slave all 这样的命令来控制关闭备线程,删除备相关信息。...说明 MySQL 中是备库同步;OceanBase 中类似场景存在于备集群中。 OceanBase 备集群没有 stop slave; reset slave all 的命令,但有类似场景。...验证一下,当 【备集群 clog 同步断开时间】 > 【clog 的保留时间】,再次开启备集群间的 clog 同步,新数据是否丢失?...那么,OceanBase 备集群与 MySQL 备库,在关闭备线程,删除备相关信息上有哪些区别呢?...' cluster_id=xxxxxxxxx 删除备关系:备库解耦(较为繁琐,OCP V3.3.0 可以白屏化操作) 当 clog 同步断开,节点日志过期,重新打开日志同步:备集群不会丢数据 当

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    MySQL运15-一一从读写分离

    数据库提供写操作,从数据库提供读操作,这样能有效的减轻单台数据库的压力。...二、一一从原理   MySQL的主从复制是基于二进制(binlog)实现的   说明1:当服务器的MySQL执行了DML,DDL语句之后,会将数据的变更写入到binlog日志中   说明2:在从服务器上有一个...然后反映到自身的数据库上 三、主从复制准备   两台MySQL主机   192.168.3.91:角色master   192.168.3.90:角色slave   具体主从复制的配置如果不会的请参考《MySQL运2...然后在服务器上创建rw数据库,这时在从库上就会自动创建rw数据库     然后再在服务器上的rw库中创建一个tb_test用于测试的表 create table tb_test(id int auto_increment...说明2:因为主从复制是从到到从单向的复制,所以说明我们写数据一定是写入到主库的,不然从库是不会有数据的。   说明3:所以我们已经实现了简单的数据读写分离。

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    MySQL运16-双双从读写分离

    一、双双从架构介绍   在MySQL多多从的架构配置中和双双从是一样的,学会了双双从的架构部署,多多从的配置也同样就回了。下面以双双从作为示例演示。...,但是目前位置这两个一一从还没有任何关系,所以接下来我们就要配置两台主机上的关联了。...1:代表所有写操作都随机的发送到配置的witerHost上 switchType:-1:代表不自动切换,1:代表自动切换     说明4:双双从即配置两个writeHost和readHost组合,如果是多多从即配置多个...十、双双从的高可用测试   测试一台主机宕机下,双双从是否可以继续运行。   ...MySQL依然可读可写,所以高可用也没问题     总结:在双双从的基础上,多多从同样的实现思路。

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    品玩SAS:成分分析——化繁为简的降打击

    成分分析正是这样一个化繁为简的过程,其目的主要包括三个方面,一是减少决策变量数,也就是降;二是用少数几个综合指标代表大部分信息;三是防范多重共线性,即防止变量间相关性较强使得模型估计失真。...成分分析的步骤 (1)原始数据标准化 (2)计算标准化变量间的相关系数矩阵 (3)计算相关系数矩阵的特征值和特征向量 (4)计算成分变量值 (5)统计结果分析,提取所需的成分 本期“品玩SAS”以成分分析为题...(x4)、居民消费价格指数(x6)的系数最大,可以把第二成分看做反映人民生活水平的综合指标;第三成分中存货周转量(x5)的系数最大,可以把第三成分看做单独的货物周转指标。...得出累积贡献率达到85%的成分变量,在本例中前三个成分贡献率之和为87.49%,满足前述三个目的:减少决策变量数、保留大部分信息、相互独立。下面探究十省市在成分上的表现情况。...感谢《成分分析——化繁为简的降打击》原文作者刘璐提供优秀文章,我们会将更多投稿文章定期分享给大家,再次感谢投稿作者的支持!

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