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现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。
现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。
　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。
我们定义Nj(j=0,1)Nj(j=0,1)为第j类样本的个数，Xj(j=0,1)Xj(j=0,1)为第j类样本的集合，而μj(j=0,1)μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量，定义Σj(j=0,1)Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵（严格说是缺少分母部分的协方差矩阵）。
　　　　μjμj的表达式为：μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)μj=1Nj∑x∈Xjx(j=0,1)　　　　ΣjΣj的表达式为：Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)Σj=∑x∈Xj(x−μj)(x−μj)T(j=0,1)　　　　由于是两类数据，因此我们只需要将数据投影到一条直线上即可。
假设我们的投影直线是向量ww,则对任意一个样本本xixi,它在直线ww的投影为wTxiwTxi,对于我们的两个类别的中心点μ0,μ1μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。
由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是我们要最大化||wTμ0−wTμ1||22||wTμ0−wTμ1||22,同时我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，也就是要同类样本投影点的协方差wTΣ0wwTΣ0w和wTΣ1wwTΣ1w尽可能的小，即最小化wTΣ0w+wTΣ1wwTΣ0w+wTΣ1w。
综上所述，我们的优化目标为：argmaxwJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)wargmax⏟wJ(w)=||wTμ0−wTμ1||22wTΣ0w+wTΣ1w=wT(μ0−μ1)(μ0−μ1)TwwT(Σ0+Σ1)w　　　　我们一般定义类内散度矩阵SwSw为：Sw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)TSw=Σ0+Σ1=∑x∈X0(x−μ0)(x−μ0)T+∑x∈X1(x−μ1)(x−μ1)T　　　　同时定义类间散度矩阵SbSb为：Sb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)TSb=(μ0−μ1)(μ0−μ1)T　　　　这样我们的优化目标重写为：argmaxwJ(w)=wTSbwwTSwwargmax⏟wJ(w)=wTSbwwTSww　　　　仔细一看上式，这不就是我们的广义瑞利商嘛！这就简单了，利用我们第二节讲到的广义瑞利商的性质，我们知道我们的J(w)J(w)最大值为矩阵S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值，而对应的ww为S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的最大特征值对应的特征向量!而S−1wSbSw−1Sb的特征值和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征值相同,S−1wSbSw−1Sb的特征向量w′w′和S−12wSbS−12wSw−12SbSw−12的特征向量ww满足w′=S−12www′=Sw−12w的关系!　　　　注意到对于二类的时候，SbwSbw的方向恒为μ0−μ1μ0−μ1,不妨令Sbw=λ(μ0−μ1)Sbw=λ(μ0−μ1)，将其带入：(S−1wSb)w=λw(Sw−1Sb)w=λw，可以得到w=S−1w(μ0−μ1)w=Sw−1(μ0−μ1)，也就是说我们只要求出原始二类样本的均值和方差就可以确定最佳的投影方向ww了。

插值曲面拟合，用于逆向重建技术，对于一维曲线的插值，一般用到的函数yi=interp1(X,Y,xi,method)。
当中method包含nearst，linear，spline。
cubic。
对于二维曲面的插值，一般用到的函数zi=interp2(X,Y,Z,xi,yi,method)。
当中method也和上面一样，经常使用的是cubic。
拟合：对于一维曲线的拟合，一般用到的函数p=polyfit(x,y,n)和yi=polyval(p,xi)。
这个是最经常使用的最小二乘法的拟合方法。
对于二维曲面的拟合，有非常多方法能够实现。
可是这里用的是SplineToolbox里面的函数功能

uchara[]="温湿度传感器";ucharb[]="温度:";ucharc[]="湿度:";uchard[]="0123456789";typedefunsignedcharU8;typedefunsignedintU16;U8U8flag,k;U8U8temp;U8U8WD_H,U8WD_L,U8SD_H,U8SD_L,U8checkdata;U8U8WDH_temp,U8WDL_temp,U8SDH_temp,U8SDL_temp,U8checkdata_temp;U8U8comdata;voiddelay_1ms(uintn){uinti,j;for(i=0;i＜=n;i++)for(j=0;j＜110;j++);}voiddelay_10us(){U8i;i--;i--;i--;i--;i--;i--;}voidwrite_com(ucharcom){rs=0;rw=0;en=0;P2=com;delay_1ms(1);en=1;delay_1ms(1);en=0;}voidwrite_data(uchardate){rs=1;rw=0;en=0;P2=date;delay_1ms(1);en=1;delay_1ms(1);en=0;}voidpos(ucharx,uchary){ucharpos;if(x==0)x=0x80;elseif(x==1)x=0x90;elseif(x==2)x=0x88;elseif(x==3)x=0x98;pos=x+y;write_com(pos);}voiddisplay(U8WD_H,U8WD_L,U8SD_H,U8SD_L){U8yi,er,san,si;yi=U8WD_H/10;er=U8WD_H;san=U8SD_H/10;si=U8SD_H;pos(1,4);write_data(d[yi]);pos(1,5);write_data(d[er]);pos(2,4);write_data(d[san]);pos(2,5);write_data(d[si]);}voidcom(){U8i;for(i=0;i＜8;i++){U8flag=2;while((!SJK)&&U8flag++);delay_10us();delay_10us();delay_10us();U8temp=0;if(SJK)U8temp=1;U8flag=2;while((SJK)&&U8flag++);if(U8flag==1)break;U8comdata＜＜=1;U8comdata|=U8temp;}}

青年党yEarn改进建议（YIP）描述了yEarn平台的标准，包括核心协议规范，客户端API和合同标准。
贡献审查。
通过单击右上角的“Fork”来分叉存储库。
将您的YIP添加到存储库的fork中。
这里有一个。
将请求请求提交到yEarn的。
您的第一个PR应该是最终YIP的初稿。
它必须符合构建强制执行的格式设置标准（主要是标题中的正确元数据）。
编辑将手动检查第一个PR，以获取新的YIP，并在合并之前为其分配一个编号。
确保您在上包含一个带有URL的discussions-to标题，以便人们可以整体上讨论YIP。
如果您的YIP需要图像，则图像文件应包含在该YI

多输出支持向量回归对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。
在这个模型中，只要当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
（间隔带两侧的松弛程度可有所不同）------

（解压密码www.sanye.cx）已完成的分析：0025,0036,0028,0001,00BA,00EC,00CE,005C,0002完成简单的发送私聊消息和发送群聊消息，文件内包含了一些分析的结果本程序为完整开源，模块软件源码都在压缩包内了，QQ协yi分析不容易，如果你觉得本次开源对你有协助请评分！！！更新记录：2018年11月25日1.修复了发送消息太长导致的发送失败，感谢

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作者：Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。