biscuitの博客

鼠鼠更新系统之后，AndroidStudio就无法启动了，点击图标没有任何反应。

聚类：无监督。给定样本，根据样本的邻近关系等分析其分布的内在结构

之前一直苦恼于抽象的概念，层，块，组件，网络之间的关系。

所有准则都建立在以下三个散布矩阵（Scatter Matrices）之上

PCA将所有的样本作为一个整体对待，寻找一个均方误差最小意义下的最优线性映射，而没有考虑样本的类别属性，它所忽略的投影方向有可能恰恰包含了重要的可分性信息

KPCA（核主成分分析，Kernel PCA） 是PCA的非线性扩展，本质是“先升维，后降维”——通过核函数将数据隐式映射到高维（甚至无穷维）特征空间，再在该空间里做标准的线性PCA，从而在原始空间中捕捉非线性主成分。

类条件概率 p(\mathbf{x}|\omega_i) 和先验概率 P(\omega_i)