在 Windows 中创建新的 GPG Key，你需要安装一个称为 gnupg 小工具。...下载的地址为：https://www.gnupg.org/download/ 针对 Windows ，你可以下载 Gpg4win 这个版本。...双击运行安装 下载到本地后，可以双击下载的程序进行安装。 在安装的时候，可能会询问你权限的问题。 选择语言版本 在这里选择默认的英文版本就可以了。 下一步继续 单击下一步来继续安装过程。...安装组件 选择默认的安装组件，然后下一步进行安装。 安装路径 使用默认的安装路径就可以了。 安装进程 在这里需要等一下，等待安装完成。 安装完成 单击安装完成按钮来完成安装。...然后你可以看到运行的 Kleopatra，我们是需要使用这个来创建 PGP Key 的。 https://www.ossez.com/t/windows-gpg-key/745
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别 简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。...如果你正在寻找常见数据集(如Iris Flowers或Titanic)之外的另一个数据集，那么poksammon数据集可以是另一个选择。...0, t=0, b=0)) fig.show() 结果显示了更多关于数据点如何在三维空间中定位的细节。...C:正则化参数 Gamma(γ): rbf、poly和sigmoid函数的核系数 Coef0:核函数中的独立项，只在poly和s型函数中有意义 在下面的代码中，predict_proba()将计算网格上可能结果的概率...1、线性核 这是最常见、最简单的SVM的核函数。这个核函数返回一个线性超平面，它被用作分离类的决策边界。通过计算特征空间中两个输入向量的点积得到超平面。
Highland和Speyside威士忌主要在一个方面不同。在一个极端是平滑，均衡的威士忌，如Glenfiddich。在另一个极端是具有更有特色的味道，如麦卡伦。 这包含了我们对PCA的可视化研究。...通过将数据映射到再现内核Hilbert空间，即使它们不是线性可分的，也可以分离数据。 在R中使用KPCA 要执行KPCA，我们使用包中的kpca函数kernlab。...使用此核，可以按如下方式减少维数： 检索到新维度后，我们现在可以在转换后的空间中可视化数据： 就可视化而言，结果比我们使用常规PCR获得的结果稍微粗糙一些。...因此，需要遵循以下方法： 在测试数据集上执行PCA并在转换后的数据上训练模型。 将训练数据中的学习PCA变换应用于测试数据集，并评估模型在变换数据上的性能。 为此，我们将使用ķ最近邻模型。...KPCA用于监督学习 应用KPCA进行预测并不像应用PCA那样简单。在PCA中，特征向量是在输入空间中计算的，但在KPCA中，特征向量来自核希尔伯特空间。
正则化实际上是规范化的另一种应用。 如果模型在训练时发生了过拟合，模型就会对新数据的预测结果不好，因为模型甚至学习了训练数据中的噪声。它无法预测之前没有训练过的数据。下面的图片揭示了这个思想： ?...支持向量机是一种判别分类器，通过查找决策面来工作。它是一种有监督的机器学习算法。 在此算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的点（其中n是特征数），每个特征的值是特定坐标的值。...然后，通过找到最好的区分两个类的超平面来进行分类，即最大余量，下面的例子中是C. ? 超平面是一个子空间，其维数比其对应的向量空间小1，因此它是2D向量空间的直线，3D向量空间的2D平面等等。...在线性代数中，从一个空间转换到另一个空间的想法非常普遍。 让我们介绍一个变量 ? 。如果我们沿z轴和x轴绘制数据，就是下面的样子： ? 这显然可以通过 z=a 线性分离，其中a是一些正常数。...)数据集上应用了PCA - 一组8×8的手写数字图像。
因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。假设蓝色线将是我们的新维度。...正如我们所看到的，我们通过将二维数据点投影到一维空间（即直线）上，将它们转换为一维数据点。您从本质上将数据的维度从二维减少到一维。一维空间（也就是直线）是二维坐标系的子空间。...自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...一旦进入更高维空间，您可能会使用多个主成分，因为由一个主成分解释的方差通常不足。主成分是相互正交的向量。这意味着它们形成 90 度角。...第一个主成分将捕获大部分方差；第二个主成分将捕获第一个未解释的方差的第二大部分，依此类推。实际上，主成分是通过确保特征之间没有信息重叠来尽可能有效地表示数据及其差异的特征组合。
最开始是想将各个类分门别类地存放在不同的包中，所以想在项目源码包中新建几个不同功能的包eg：utils、model、receiver等，最后的结果应该是下图左边这样的： 很明显建立项目后的架构是上图右边这样的...时是分层的，是按name中的“.”来进行分层，通过上面的右图可以看出，我们最初的包是com.mukekeweather.app，然后就有了这样的树状文件架构，在src文件夹下有com文件夹，然后在com...文件夹中又新建mukekeweather文件夹，然后在其下才新建app文件夹。...所以，我们预想中的文件夹的架构应该是上图最右边的那样的。。。 ...ok，方法就这样了，其实理解了java中新建包时name中的写法与包在文件中的实际组织架构之间的关系就很容易了，我们按照刚刚的方法继续将其他几个包补上就达到了我们预想的效果了，就是下面左侧的这张图了，其相应的文件组织架构就是右侧这样了的
在某些情况下，你可能想要将一个服务器上的软件包列表安装到另一个服务器上。例如，你已经在服务器 A 上安装了 15 个软件包并且这些软件包也需要被安装到服务器 B、服务器 C 上等等。...为实现这个目标，我将使用简单明了的第一种方法。为此，创建一个文件并添加上你想要安装的包列表。 出于测试的目的，我们将只添加以下的三个软件包名到文件中。...使用 yum 命令 在基于 RHEL (如 Centos、RHEL (Redhat) 和 OEL (Oracle Enterprise Linux)) 的系统上安装文件中列出的软件包。...使用以下 apt 命令在基于 Debian 的系统 (如 Debian、Ubuntu 和 Linux Mint) 上安装文件中列出的软件包。...# cat /tmp/pack1.txt | xargs pacman -S 使用下以命令从基于 Arch Linux (如 Manjaro 和 Antergos) 的系统上卸载文件中列出的软件包。
为了避免这种情况，主成分分析尝试去通过将数据压缩成更低维的线性来减少这种“绒毛”子空间。 在特征空间中绘制一组数据点。每个数据点都是一个点，整个数据点集合形成一个 blob。...绘制矩阵和向量作为页面上的矩形，并确保形状匹配。就像通过记录测量单位（距离以英里，速度以英里/小时计）一样，在代数中可以得到很大的代数，在线性代数中，所有人都需要的是尺寸。...公式6-4 投影坐标向量 z=Xw 图6-2 PCA 的插图 （a）特征空间中的原始数据，（b）以数据为中心 （c）将数据向量 x 投影到另一向量 v 上，（d）使投影坐标的方差最大化的方向是 X^...稍后我们会听到更多关于这个概念的信息。 数据上定义了统计量，如方差和期望值分配。 在实践中，我们没有真正的分布，但只有一堆观察数据点 z1, ..., z_n 。...而不是单个投影如公式 6-4 中的向量，我们可以同时投影到 a 中的多个向量投影矩阵。
降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例 高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机器学习模型的过度拟合等。...因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。 假设蓝色线将是我们的新维度。...自然，线上的点仍然比原始 2D 空间中的点更接近，因为您正在失去区分它们的维度。但在很多情况下，通过降维实现的简化超过了信息的损失，损失可以部分或全部重构。 在我们之前的示例中，我们只有一个主成分。...一旦进入更高维空间，您可能会使用多个主成分，因为由一个主成分解释的方差通常不足。主成分是相互正交的向量。这意味着它们形成 90 度角。...第一个主成分将捕获大部分方差；第二个主成分将捕获第一个未解释的方差的第二大部分，依此类推。 实际上，主成分是通过确保特征之间没有信息重叠来尽可能有效地表示数据及其差异的特征组合。
下图展示了矩阵 A 如何将更短更低的向量 v 映射到更长更高的向量 b： ? 我们可以馈送其他正向量到矩阵 A 中，每一个馈送的向量都会投影到新的空间中且向右边变得更高更长。...假定所有的输入向量 V 可以排列为一个标准表格，即： ? 而矩阵可以将所有的输入向量 V 投影为如下所示的新空间，也即所有输出向量组成的 B： ? 下图可以看到输入向量空间和输出向量空间的关系， ?...线性变换中的线性正是表明了这种沿直线轴进行变换的特性，一般来说几阶方阵就有几个特征向量，如 3*3 矩阵有 3 个特征向量，n 阶方阵有 n 个特征向量，每一个特征向量表征一个维度上的线性变换方向。...也就是将数据集的坐标系重新变换为由主成分作为基轴的新空间，当然这些主成分都保留了最大的方差。 我们上面所述的 x 轴和 y 轴称之为矩阵的基，即矩阵所有的值都是在这两个基上度量而来的。...但矩阵的基是可以改变的，通常一组特征向量就可以组成该矩阵一组不同的基坐标，原矩阵的元素可以在这一组新的基中表达。 ? 在上图中，我们展示了相同向量 v 如何在不同的坐标系中有不同的表达。
若不用ggbiplot画图，采用plot绘制，如下，怎么选择应该不用我多说了 > plot(wine.pca$x) ?...在空间上，PCA可以理解为把原始数据投射到一个新的坐标系统，第一主成分为第一坐标轴，它的含义代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的新变量的变化区间；第二成分为第二坐标轴，代表了原始数据中多个变量经过某种变换得到的第二个新变量的变化区间...这样我们把利用原始数据解释样品的差异转变为利用新变量解释样品的差异。...为了最大限度保留对原始数据的解释，一般会用最大方差理论或最小损失理论，使得第一主成分有着最大的方差或变异数 (就是说其能尽量多的解释原始数据的差异)；随后的每一个主成分都与前面的主成分正交，且有着仅次于前一主成分的最大方差...(正交简单的理解就是两个主成分空间夹角为90°，两者之间无线性关联，从而完成去冗余操作) ?
使用pca.segments函数在 V-usage 或 J-usage上的基因片段频率数据执行PCA，返回PCA对象或绘制结果。函数pca.segments.2D是在VJ-usage上执行PCA。...vis.pca绘制PCA结果。...②返回数值 pca.segments(twb, .cast.freq.seg = T,.do.plot = F) #.do.plot如果是T绘制一个图形，否则返回一个pca对象 ③vis.pca...#'avrc'中的第一个字母a表示使用CDR3氨基酸序列，若换成n表示核苷酸序列 #'avrc'中的第二个字母v表示是否使用V.gene列，若换成0代表不使用 #'avrc'中的第三个字母r表示选择带有数字字符的列时使用...克隆空间稳态条形图 vis.clonal.space函数可以可视化每组克隆类型占用了多少空间，并按数据中的比例将其分成组。可以将clonal.space.homeostasis的输出作为输出。
在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。...方向向量是一个经过原点的向量，而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度。 PCA 问题的公式描述。换句话说，我们会试着用公式准确地表述PCA的用途。 举例：?是一个 R^2 空间的样本。...我们要试着找一个方向向量，使得向量 u^(i) ∈ R^n （本例中， n = 2，即，u^(i) ∈ R^2）投影到这个方向向量上的投影误差最小。 ? 注意：向量是带方向的！！！...（我们要做的是，将数据投影到这 k 个向量展开的线性子空间上） 举例：从 3D 降维到 2D： ? u^(1) 和 u^(2) 两个向量一起定义了一个二维平面。我们将我们的数据投影到上面。...做完这一系列的数据预处理之后，我们来看PCA算法 我们能从先前的视频看到，PCA所做的就是，它尝试着找到一个 低维 子空间，对数据进行投影，我们希望找到一个向量 u^(k) （比如，从 N 维将到 K
在机器学习的建模过程中，通常指的是随着特征数量的增多，计算量会变得很大，如特征达到上亿维的话，在进行计算的时候是算不出来的。...一个 n 阶方阵 \boldsymbol A 可以看作是 n 维空间中的变换，将 n 维向量 \boldsymbol x 变为另一个 n 维向量 \boldsymbol A\boldsymbol x 。...W = eig_vectors[:, idx] # 降维 X = X @ W return X, W 最后，我们在数据集上测试该PCA函数的效果，并将变换后的数据绘制出来...此外，有时我们还希望将高维数据可视化，也需要从数据中挑选2到3个最有价值的维度，将数据投影后绘制出来。...奇异值分解——SVD与PCA的关系 实际上，如果将矩阵 \boldsymbol A_{m\times n} 看作是一个样本集合，其中的行看作特征随机变量，列看作每一个样本。
PCA是降维的一种方法，GWAS分析中经常作为协变量矫正群体分层，很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...2，计算G矩阵 3，计算PCA的特征向量和特征值 4，根据特征值计算解释百分比 5，根据特征向量和品种标签，进行PCA的绘制 绘制代码如下： 首先，使用plink命令，将基因型数据转化为012的raw...然后使用R语言，计算PCA，并绘制PCA图。...： 这段R代码的主要目的是读取基因数据，进行主成分分析（PCA），并绘制二维和三维的PCA图来可视化数据的结构。...pca_re2 是一个新的数据框，包含前3个特征向量和个体ID iid。 pca_re2$Gen = fid 将家族ID fid 添加到 pca_re2 中。 8.
前面给大家介绍过主成分分析 ☞R做PCA主成分分析 今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra，很多SCI文章中都用到了这个R包。...换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。...head(iris) 进行主成分分析 #做PCA分析，第五列为物种，非数值属性需要去除 iris.pca PCA(iris[,-5], graph = T) #绘制主成分碎石图，查看每一个主成分能在多大程度上代表原来的特征...#查看样本的主成分分析结果 var pca_var(iris.pca) #原始特征在新的坐标空间（PC1，PC2...）中的坐标位置 var$coord #查看每一个特征对每一个主成分的贡献程度...var$contrib 接下来查看样本在新空间中的分布 fviz_pca_ind(iris.pca, mean.point=F,#去除分组的中心点，否则每个群中间会有一个比较大的点
即使是一幅100x100像素的小灰度图像，也有10000维可以看成是10000维空间中的一个点。一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。...对于多维的数据，我们则需要计算数据的协方差矩阵的特征值，其特征值越大，对应的方差就越大，在对应的特征向量上的投影所包含的信息量就越大，反之，如果特征值较小，则说明数据在这些特征向量上的投影的信息量就很小...PCA的全部工作简单点说，就是对原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，第一个轴是使得方差最大的，第二个轴是在与第一个轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是在与第1、2个轴正交的平面中方差最大的，这样假设在...N维空间中，我们可以找到N个这样的坐标轴，我们取前r个去近似这个空间，这样就从一个N维的空间压缩到r维的空间了，但是我们选择的r个坐标轴能够使得空间的压缩使得数据的损失最小。...，我们应该选择一个方向u使得我们能近似的让这些数据集中在u代表的方向或者子空间上，并且尽可能的保留这些数据的方差。
引言 机器学习中，支持向量机（SVM）是一种经典的分类算法，它的优势在于高效的性能与良好的泛化能力。...为了最大化间隔，我们要求支持向量的距离最远。几何上，离超平面最近的点到超平面的距离是： \frac{|w^T x + b|}{\|w\|} 而我们希望这个距离最大化。...常见的核函数 线性核（Linear Kernel） 线性核实际上就是在原始空间中直接进行分类，适用于那些本来就线性可分的数据集。...接下来，我们换一个不同的数据集来进行演示，来展示支持向量机（SVM）在实际中的应用。这里我们使用 Kaggle 上的经典 Wine 数据集，这是一个多分类问题的数据集，用来预测不同类型的葡萄酒。...结果可视化 对于多维数据集（如 Wine 数据集），直接可视化所有特征的决策边界比较困难。我们可以通过降维（例如 PCA）将数据降到 2D，进而绘制决策边界。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
