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[机器学习] STC波特率计算器

说明： STC波特率计算器 ,作者:姚永平包括1T,12T ,倍速等设置,串口波特率计算,自动生成C及ASM原码
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说明：针对传统线性回归方法进行数据降维,不能很好地利用数据间几何结构的问题,提出了一种基于局部结构保持的数据降维方法.利用非负约束下的最小二乘构造关系图,从而描述局部近邻几何信息.在将全局结构信息与局部结构信息整合时,设计了一种新的模型选择方法用于模型参数估计,极大地减少了计算量.在公测库ORL、YaleB、USPS、20Newgroup、Isolet上的实验结果表明,该方法用于数据分类时优于ULD、OLDA和NPE等方法.
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[机器学习] 高维纵向数据分析中的降维方法研究

说明：伴随着计算机技术的不断更新与发展,现实生活中收集到的数据种类已经越来越多,数据结构已经越来越复杂。其中,对于高维纵向数据的分析已经成为统计界的一个研究热点。伴随着计算机技术的不断更新与发展,现实生活中收集到的数据种类已经越来越多,数据结构已经越来越复杂。其中,对于高维纵向数据的分析已经成为统计界的一个研究热点。本文研究了高维纵向数据的研究方法及其常见处理模型。
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[深度学习] 深度学习降维过程中的信息损失度量研究

说明：深度学习是当前智能识别、数据挖掘等领域最重要的研究方向,通过组合低层特征,形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.数据降维是深度学习过程中最为常见的一种过程,通过降维,能够去除数据间的相关性,便于提取更为有用的数据特征,提升识别率,加快识别速度.数据降维过程中,必然导致数据信息的损失,如何统计运用这个信息损失,目前还少有相关文献进行研究.通过对栈式自编码器深度学习算法进行研究,提出一种深度学习降维信息损失度量方法,将香农信息理论运用到降维信息损失度量中,计算深度学习降
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[机器学习] 基于数据降维的机器学习分类应用问题探讨

说明：海量数据的涌现与数据维度的提升,让数据的噪声与冗余特征带来的负面影响呈现出了严重化的趋势。在降低数据维度的基础上,提升数据的分类精度是机器学习领域需面对的重要问题。本文主要从数据降维方法与机器学习分类方法的内容入手,对基于数据降维的机器学习分类应用问题进行分析。
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[机器学习] Linear Discriminant Analysis :A Tutorial on Data Reduction

说明：循序渐进的讲述了LDA的原理，尤其是提供了一个LDA的例子，一步一步的详细推导，还有每一步对应的matlab代码，可以让初学者更快更深地理解LDA的原理并进行MATLAB实现。
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[深度学习] 自然语言处理

说明：本届 EMNLP 大会涉及自然语言处理的各个领域，“机器学习”毫无悬念仍然成为重点，并且还首次单独出来自成一类（EMNLP 2015 时是“统计机器学习方法”）。大会覆盖的主题包括：计算心理语言；对话和交互系统；话语分析（Discourse Analysis）；文本生成（Generation）；信息抽取；信息检索与问答；语言与视觉；语言理论和资源；机器学习；机器翻译；多语种和跨语种（Multilinguality and Cross-linguality）；自然语言处理应用；标注、组块分析及句
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