LDA (Linear Discriminant Analysis) and PCA (Principal Component Analysis) are both dimensionality reduction techniques, but they serve different purposes. PCA aims to find the directions ...

研究人员探究两种近缘兰花形态变异结构，发现环境对O. punctulata影响大，对O. purpurea影响小。 研究人员对生长在森林和草原群落中的两种近缘物种斑点红门兰（Orchis punctulata Steven ex Lindl.）和紫花红门兰（O. purpurea Huds.）个体的形态变异结构展开研究。在 2015 - 2023 ...

为了优化数据集，采用主成分分析（PCA）将维度从 851 维降至 128 维，同时使用 K-best 和百分位数两种特征选择器进一步筛选特征。最后，运用 12 种不同的监督机器学习模型，包括线性判别分析（LDA）、逻辑回归（LR）等，并通过网格搜索交叉验证对模型超参数 ...

理解并应用传统降维方法，如PCA、LDA等。 - 深入理解分布式表示学习与稀疏表示学习的原理与实践。 - 熟练使用神经网络进行图像、自然语言和图 ...

通过阅读本书你将学会 - 掌握数据表示学习中的核心数学与概率基础。 - 理解并应用传统降维方法，如PCA、LDA等。 - 深入理解分布式表示学习与稀疏表示学习的原理与实践。 - 熟练使用神经网络进行图像、自然语言和图网络的特征提取。 - 探索生成式表示学习与 ...

人工智能发展得这么快，很多人有这样的疑问：“计算机基础还需要学吗？”毕竟，DeepSeek 和 ChatGPT 可以给我们想要的一切答案。 但其实，基础知识并没有被淘汰，它依然是我们理解和驾驭新技术的基石。无论是大模型背后的算法原理，还是智能应用的实现，基础都能让我们更清晰地看到这些“黑盒”技术的内在运作。它不仅帮助我们构建扎实的知识框架，更让我们在面对快速变化的科技世界时，始终能够从容应对、快速 ...

书中详细探讨了多种传统降维方法，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。这些技术在实际应用中极为重要，尤其是在处理高维数据时，通过降低数据维度，帮助提升计算效率与结果可视化能力。同时，书中还介绍了现代的分布式表示学习和稀疏表示 ...

由以上代码可见，printf为阻塞函数，采用等待发完的办法，可能影响其它进程。如果编写非等待的打印函数，可以采用第二种方法。 2利用C库函数vsprintf和变参函数。 步骤： 1）包含头文件stdio.h和stdarg.h。 2）编写变参数函数 ...

据外媒报道，随着无线耳机越来越受忙碌人士的欢迎，驾驶员们也热衷于此种耳机。但是，在美国许多州，戴着耳机开车不仅很危险，而且是违法行为，虽然此种方式可以让辛苦开车的父母任由孩子们在车内选择娱乐方式。那么，如果司机在听自己喜欢的音乐的 ...