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基于CGH40010F
说在前面的话： 博主也是刚刚接触RF PA，在写这篇F类功放时有非常多疑问。抛开连续F类、拓展连续F类、高阶拓展连续F类、高阶混合拓展连续F类功放不谈，单说普普通通的窄带F类，很多…
python数据容器——列表
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一.数据容器
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基本语法
注意 三.列表的下标（索引） 嵌套列表的下标（索引） 四.列表的常用操作（方法）
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MDC300的ADSFI框架介绍
文章目录 什么是ADSFI框架？ADSFI应用框架图MDC300上有哪些ADSFI框架？各个ADSFI框架的联系单个ADSFI框架的构成单个ADSFI框架中的yaml文件 什么是ADSFI框架？
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云服务器上部署个虚拟机 内容精选 换一换 在分布式HA部署场景下，ASCS主备节点通过共享盘实现数据同步。本章节指导用户将ASCS主节点的数据盘绑定给ASCS备节点并为ASCS主备节点绑定浮动IP。已在SAP ASCS主备节点之间进行过相互的SSH跳转操作。绑定共享盘创建浮动IP并…
PCA（主成分分析）
一、PCA的概念 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征…
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主成分分析(PCA)
1 主成分分析简介
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。主成分分析是由卡尔皮尔逊(Karl Pearson)于1901年发明的。通过维度约减的方式将高维度…
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PCA(主成分分析方法)
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1. 降维问题
2. 向量与基变换
2.1 内积与投影
2.2 基
2.3 基变换的矩阵
3. 协方差矩阵及优化目标
3.1 方差
3.2 协方差
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【机器学习】机器学习之PCA降维
🔖墨香寄清辞：诗馀墨痕深，梦漫星辰寂。 曲径通幽意犹在，剑指苍穹气势立。 目录
1. 机器学习之PCA降维概念
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2.1 研究目的
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2.3 研究原理
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机器学习 | 主成分分析（PCA）
目录
一、PCA算法
1. PCA算法介绍
2. PCA算法的原理
3. PCA求解步骤
4. PCA算法的降维准则
二、PCA算法的代码实现
三、PCA算法优缺点 一、PCA算法
1. PCA算法介绍 PCA（principle component analysis），即主成分分析法，是一…
【主成分分析（PCA）】
文章目录 一、什么是主成分分析（PCA）？主成分的选取方差的重要性数据降维 PCA的应用场景 二、主成分分析的工作原理1.方差和数据的重要性2.计算协方差矩阵3.特征值和特征向量4.选择主成分 三、PCA的实现步骤1.标准化数据集2.计算协方差矩阵3.计…
降维算法之PCA：从原理到应用，8000多字，助你彻底理解！
引言
当面对大量数据时，我们往往需要从中提取关键信息来进行分析和理解，如何快速、准确地找到数据中的有用模式成为了一项关键任务。例如在Digit Recognizer中，每一张手写数字图像都有784个像素点，然而，这784个像素点…
主成分分析法（PCA）
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。
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