摘要：主成份分析： 主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。这个分类系统的最大特点就是利用线性拟合的思路把分布在多个维度的高维数据投射到几个轴上。如果每个样本只有两个数据变量，这种拟合就是 其中和分别是样本的两个变量，而和则被称为loading,计算出的P值就被称为主成份。实际上，当一个样本只有两个变量的时候，主成份分析本质上就是做一个线性回归。公式本质上就是一条直线。 插入一幅图（主成份坐标旋转图...
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摘要：评估预测器预测的工作效率 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量。 召回率：Recall，又称"查全率"， 准确率：Precision，又称"精度"、"正确率"。 以判断病人是否死亡的分类器为例，可以把分类情况用下表表示： 实际死亡实际未死亡分类为死亡AB分类为未死亡CD表5-2 A：正确分类，命中死亡 B：错误分类，判断为死亡实际未死亡 C：错误分类，判断为未亡实际死亡 D：正确分...
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摘要：什么是判别分析 判别分析是一种利用待分析对象的特征来进行判别的算法。这种算法本质上是使用判断对象的各个特征之间的分布来对对象进行区别的。一般认为，如果两个样本之间的分布（distribution）完全一样，那么两个样本的特征就不会有区别。但是，如果考虑n个特征变量，除非这些特征变量都来自同一样本，否则，这些特征变量之间总是存在一定区别。在这种情况下，就可以通过特定的判别模型来对样本进行分类。 ...
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摘要：第一节 情绪研究的特点 情绪是高等动物的一种特征性的心智活动，属于一种高级神经活动，而在神经生物学研究中，高级神经活动往往是最复杂、研究起来最为困难的领域。 很早以前，心理学家就开始对人类的各种高级心智活动进行了研究，他们发现所有的心智活动都可以归纳为"知"（认知）、"情"（情绪）、"意"（意识）三个大的方面。与认知相联系的，是学习和记忆的神经过程。通过对海兔、螯虾这些低等动物，以及对...
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摘要：概率是一种基于事件发生可能性来描述未来趋势的数学工具。其本质就是通过过去已经发生的事情来推断未来事件，并且将这种推断放在一系列的公理化的数学空间当中进行考虑。例如，抛一枚均质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个0-1之间的数字，用来衡量一个事件发生可能性的大小。概率值越接近于1，事件发生的可能性
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摘要：但凡图像都会涉及到透明度问题。使用透明度之后就可以看到多层图像。Alpha值就是用于描述透明度的参量。Alpha值是一个百分数，alpha=1表示源文件发出的光全部被观察者观察到。 但凡图像都会涉及到透明度问题。使用透明度之后就可以看到多层图像。Alpha值就是用于描述透明度的参量。Alpha值是一
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