Mars 演算法實踐 人臉識別 Mars 是一個基於矩陣的統一分散式計算框架   ，而且  Mars 已經在 GitHub 中開源。當你看完 Mars 的介紹可能會問它能做什麼，這幾乎取決於你想做什麼

一、 PCA PCA 屬於一種線性、非監督、全域性的降維演算法，旨在找到資料的主成分，並利用這些主成分表徵原始資料，從而達到降維的目的。 二、LDA 線性判別分析是一種有監督學習演

1. PCA降維 PCA:主成分分析（Principe conponents Analysis） 2. 維度的概念 一般認為時間的一維，而空間的維度，眾說紛紜。霍金認為空間是10維的。 3. 為

1.相關背景 在許多領域的研究與應用中，通常需要對含有多個變數的資料進行觀測，收集大量資料後進行分析尋找規律。多變數大資料集無疑會為研究和應用提供豐富的資訊，但是也在一定程度上增加了資料採集的工作量。更重要的是

我愛計算機視覺 標星，更快獲取CVML新技術 近日，來自德國亞琛工業大學的研究人員開源了形狀擬合庫ShapeNet,其可以實現超實時的人臉特徵點檢測，也可以用在其他任何需要形狀擬合的應用場景。 開源

新時代的產品經理“上的了廳堂，下的了廚房，懂的了程式碼，分析的了資料” ，哭笑臉，調侃一下。在實際的產品設計開發中，產品經理的需求的分析離不開使用者使用場景及使用行為資料分析等，但是自己目標使用者群體到底是什麼

摘要： ——試試PPA，一個關於探索性資料分析的替代方案！ 目前，大多數的資料科學家都比較熟悉主成分分析 (Principal Components Analysis，PCA)，它是一個探

Trias聯合“北大軟微-八分量協同創新實驗室”定期舉辦技術沙龍。該實驗室成立於去年9月份，以可信計算、區塊鏈等作為主要研究方向，致力於推動智慧互聯新時代下的人機互信問題的解決。 針對沙龍具體細節問題，我們

在《貝葉斯之樸素理解》比較詳細地總結了一個樸素貝葉斯。這裡再對非樸素貝葉斯做一個小結，以了結貝葉斯分類。 1、非樸素貝葉斯公式 1.1 高維高斯分佈 在此之前，我們同樣先需準備一些數學知識，

作者丨薛寒生 學校丨澳大利亞國立大學博士生 研究方向丨人工智慧與計算生物學 本期推薦的論文筆記來自 PaperWeekly 社群使用者 @xuehansheng ， 本

資料是機器學習模型的生命燃料。對於特定的問題，總有很多機器學習技術可供選擇，但如果沒有很多好的資料，問題將不能很好的解決。資料通常是大部分機器學習應用程式中效能提升背後的驅動因素。 有時，資料可能

聚類 之前的課程中我們學習的都是監督學習相關的演算法，現在來開始看非監督學習。非監督學習相對於監督非學習來看，其使用的是未標記的訓練集而監督學習的是標記的訓練集。換句話說，我們不知道向量y的預期結果，僅僅只

(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 盲源分離是指在訊號的理論模型和源訊號無法精確獲

(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 主成分分析（Principal Compone

在“學習OpenCV3"的QQ群眾，網友且行且珍惜針對前期部落格（https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/9345590.html）中的內容提出了以下問題：