正交第35页

自己看的，西瓜书第三章

3.1线性回归的基本形式给定d个属性描述，可以通过属性线性组合来进行预测的函数即3.2线性回归3.2.1一元线性回归准则：均方差最小算法：最小二乘法ps：垂直距离最短为线性回归，竖直距离最短为正交回归。

家养傻笑黄袍怪·2022-11-23 08:09

西瓜书第三章学习心得

线性回归的特点是y，纵坐标的差的和的最小值之前理解为点到线的距离最小了，这其实是正交回归机器学习三要素1.模型：确定假设空间2.策略：损失函数3.算法：求解损失函数的最小值，得出参数所以对于线性回归1.

keepgoingYi·2022-11-23 08:27

西瓜书第三章

正交回归：真实值点对预测直线做垂线，该垂线的距离。

Altira·2022-11-23 08:52

Games101-课程4笔记

Viewingtransformation(观测变换)View/Cameratransformation视图变换Projectiontransformation投影Orthographicprojection正交投影

只剩下小白了·2022-11-23 08:14

深度学习2-特征

一个图可以通过64种正交的edges组成来线性表示。

钟逸0822·2022-11-23 08:07

python实现阵列信号处理（三）：多重信号分类Music算法

MUSIC算法的基本思想是将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量正交的噪声子空间,然后

归来_仍是少年·2022-11-23 07:10

MUSIC算法原理及MATLAB代码阵列信号处理

从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。

innovationy·2022-11-23 07:09

自己挖坑自己填，谷歌大改Transformer注意力，速度、内存利用率都提上去了

谷歌大脑KrzysztofChoromanski等人最近提出的Performer模型因为随机正正交特性为注意力矩阵构建了一个

Evan-yzh·2022-11-23 05:22

论文浅尝 | 基于正交普鲁克分析的高效知识图嵌入学习

笔记整理：朱渝珊，浙江大学在读博士，研究方向为快速知识图谱的表示学习，多模态知识图谱。1.Motivation知识图谱是许多NLP任务和下游应用的核心，如问答、对话代理、搜索引擎和推荐系统。知识图中存储的事实总是以元组的形式存在，元组由一个头实体、一个尾实体(都是知识图中的节点)和它们之间的关系(知识图中的边)组成。KGEs学习知识图中关系和实体的表示，然后用于下游任务，如预测缺失的关系。深度学习

开放知识图谱·2022-11-23 04:55

苏神文章解析（6篇）

苏神文章解析文章目录苏神文章解析1.浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化1.1采样分布：截尾正态分布1.2正交初始化：Xavier初始化1.3直接标准化1.4NTK参数化1.5残差连接2.

神洛华·2022-11-23 03:10

R语言主成分分析

转玄子因·2022-11-23 02:05

cayley变换

Cayley变换是一个近年来常用于将神经网络中线性操作的矩阵替换成正交/酉矩阵的一个操作。

追影子的蛇·2022-11-23 00:57

数字信号处理-5-傅里叶分析

求解特定成分的频率需要用到函数的正交，正交

小何才露尖尖角·2022-11-22 23:06

数字信号处理-4-三角函数合成与傅里叶级数

1三角函数合成函数正交（数字信号处理-3-函数的正交），那它们相互之间无法通过组合得出对方的表达式，如：sinx与cosx正交，acosnx是无法表示sinx的。

小何才露尖尖角·2022-11-22 23:05

数字信号处理 --- 傅氏变换（无公式,无英语）

为什么说傅氏变换是一种正交变换，不同成分（频率）的正弦信号是他的一组正交基？正交所谓正交，从几何的角度说就是相互垂直，也就是说两者完全相互独立，A不能

松下J27·2022-11-22 23:57

格拉姆--施密特(Gram-Schmidt)正交化方法笔记

前段时间，身边的小伙伴问过我关于线性代数的一些知识，其中包含了特征向量的正交化的内容。

不认输的韦迪·2022-11-22 21:28

【白板推导系列笔记】降维-PCA-最大投影方差&最小重构代价

作者：shuhuai008链接：【机器学习】【白板推导系列】【合集1～33】_哔哩哔哩_bilibiliPCA的核心就是对原始特征空间的重构（将一组可能线性相关的变量，通过正交变换变换成一组线性无关的变量

烧灯续昼2002·2022-11-22 21:57

【论文解读】DaViT：Dual Attention Vision Transformers

这里的双attention是从两个正交的角度来进行self-

小羊要开心a·2022-11-22 19:16

计算机图形学【GAMES-101】14、动画（物理模拟、质点弹簧系统、粒子系统、运动学、动作捕捉、欧拉方法）

快速跳转：1、矩阵变换原理Transform(旋转、位移、缩放、正交投影、透视投影)2、光栅化(反走样、傅里叶变换、卷积)3、着色计算(深度缓存、着色模型、着色频率)4、纹理映射(重心坐标插值、透视投影矫正

宗浩多捞·2022-11-22 17:03

Andrew Ng's deeplearning Course3Week1 ML Strategy(结构化机器学习)

福尔摩栋·2022-11-22 12:57

moravec算法

如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大

珞珈Lena·2022-11-22 12:22

【高等工程数学】南理工研究生课程突击笔记6 奇异值分解

什么是奇异值分解SVD–SVD如何分解时空矩阵提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、什么是奇异值二、推导由奇异值分解定义得奇异值的平方又正好是特征值因此想要求UV，只需要求两个矩阵的特征向量组成的单位正交矩阵

asa440·2022-11-22 07:56

安装Anaconda和PyCharm，并配置OpenCV环境

第一次写blog，还在学习ing，有些地方做得不够好，会存在一些问题，如果有大神发现了问题或者有他解，欢迎指正交流呀一.下载PyCharmPyCharm是在官网下载的，community版本（初学者是完全够用的

刘不住头发·2022-11-22 00:48

刚体旋转的几种表示，及特殊情况的简单换算

刚体有四种旋转的表达方式；四元数，旋转向量（李代数），欧拉角（roll,yaw,pitch),旋转矩阵（特殊正交群）roll,yaw,pitch(滚动角，偏航角，俯仰角）旋转矩阵R的物理意义w是世界坐标系

Kross Sun·2022-11-22 00:15

正交多项式曲线拟合(MATLAB代码)

文章目录一、正交多项式曲线拟合1.曲线不经过起点与终点2.曲线经过起点与终点二、参考文献一、正交多项式曲线拟合1.曲线不经过起点与终点%{Function:calculate_orthogonal_polynomial_paramsDescription

Marc Pony·2022-11-21 23:09

主成分分析法（PCA）

它是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观察数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。

bugmaker.·2022-11-21 21:02

其他-IMU与AHRS区别

通过地球的重力场，磁场来判读自身的姿态与位置，磁场重力场越正交，精度效果越好，因而在高纬度地区误差大。

shanzsz·2022-11-21 20:33

基于matlab和Simulink的不同阶QAM调制解调系统误码率对比仿真

目录1.算法概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB预览4.完整MATLAB程序1.算法概述正交振幅调制是利用已调信号在相同带宽内的频谱正交来实现两路并行的数据信息传输，其信道频带利用率与单边带调制一样

我爱C编程·2022-11-21 20:14

PCA降维的来龙去脉及Python实现

目录1PCA降维2在讲PCA降维的原理前需要知道的一些东西2.1方差2.2协方差及协方差矩阵2.3向量在不同基下的坐标2.4矩阵乘法2.5矩阵的特征值和特征向量2.6实对称矩阵正交相似于对角矩阵3PCA

Python_YBYB·2022-11-21 18:35

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（七）QR分解的代码实现

首先我们来看QR分解的定义：如果实（复）非奇异矩阵A能够化成正交（酉）矩阵Q与实（复）非奇异上三角矩阵R的乘积，即A=QR，则称其为A的QR分解。

物理系的计算机选手·2022-11-21 16:31

山东大学数值计算期末2022.01

分段三次多项式插值与三次样条插值的区别与联系幂法求解特征值特征向量的过程3.数值积分公式的代数精度值4.n阶拉格朗日插值及误差计算与证明（10分*4）1.LU分解求线性方程组2.证明householder矩阵H是正交且对称的

qq_46139425·2022-11-21 16:00

数字信号处理——有限长离散变换

1正交变换令x[n]表示长度为N的时域序列，X[k]表示其N点正交变换的系数。

SKYWALKERS_2397·2022-11-21 16:56

线性代数基础知识整理

1.常见的特殊矩阵1.1.正交矩阵定义：对于一个n维矩阵A，若满足以下条件，则A为正交矩阵。

Atarasin·2022-11-21 16:15

读书之一--《程序员修炼之道》

随笔1.简单规则2.软件的熵3.石头汤与煮青蛙3.1石头汤3.2煮青蛙3.3小结4.知识资产5.避免重复6.正交性6.1非正交系统6.2正交的好处6.2.1工作中应用正交原则的几种方式。

ynchyong·2022-11-21 14:55

PCA算法原理及python实现

第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差

K3V2·2022-11-21 13:08

主成分分析理论和python代码

主成分分析理论主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为一组线性不相关的变量

海绵宝宝的大大世界·2022-11-21 13:01

【数据隐写】四叉树分割和直方图平移的可逆图像数据隐藏【含Matlab源码 2143期】

⛄一、一种使用四叉树分割的分形信息隐藏算法简介1使用四叉树分割的正交分形编码2008年,Pi等人提出了一个新的正交分形编码水印算法[8],在正交分形编码中,灰度仿射变换中的亮度因子就是待编码子块的均值,

Matlab领域·2022-11-21 08:07

CBCT重建保姆级入门（三）

在多平面重建（MPR）窗口中，这三个正交的平面视图通过交叉线或十字线联系在一起，可以直接定位和导航。倾斜和弯曲的重新格式化创建体积图像之后，除了多平面格式化，斜向格式化允许用户以任

柳什么汁·2022-11-21 07:12

机器学习主成分分析

a1111111111ss·2022-11-20 23:29

2022金九银十最全的软件测试面试题，能不能找到合适工作就看它了

正交表测试用例设计方法的

程序媛月下·2022-11-20 21:03

深度学习系列三——优化篇之参数初始化，数据预处理，逐层归一化(BN+LN+WN+GN)，超参数优化

参数初始化1.1预训练初始化：1.2固定值初始化：1.3随机初始化：1.3.1基于固定方差的参数初始化1.3.2基于方差缩放的参数初始化1.3.2.1Xavier初始化1.3.2.2He初始化1.3.3正交初始化

珞沫·2022-11-20 21:28

最优化方法02——优化问题引入、线性组合、正交化

高阶无穷小）2.必要条件3.凸集与凸函数3.1凸集3.2凸函数4.向量偏导5.优化问题样例6.聚类与K-means6.1聚类6.2K-means二、线性组合与线性相关1.线性相关2.线性无关3.基4.标准正交向量

@李忆如·2022-11-20 21:03

【基于时间序列的变形观测的数据处理方法的研究】

3.拟合过程就是求b的过程4.施密特正交化5.程序实现方法二:简单的移动平均法1.相关推导过程2.求解思路3.相关程序4.相关运行结果方法三:指数平滑法1.基本原理2.代码实现3.相关运行结果总结参考文献引言通过采用基于时间序列的变形观测的数据处理方法的研究来研究沉降观测记录

小谷加油·2022-11-20 20:05

2022.7-8文献笔记

系统的峰均功率比的研究王亚军2012华中科技_OFDM信号的峰均比线性优化技术研究_冯卓明2012山大_多载波通信系统中的峰值功率优化方法_王灵垠2014西电_OFDM及认知OFDM系统关键技术研究_刘淑华2014西电_正交频分复用系统峰均比抑制问题研究

大大大言言言·2022-11-20 16:12

实习笔记Day4(2022.8.11)

k-means聚类算法的并行实现二.学习笔记1.拉普拉斯矩阵特征向量的求解隐式Arnoldi循环迭代法：在得到稀疏相似矩阵和标准化拉普拉斯矩阵后，经过m次迭代后可以找到两个矩阵和满足，其中是一个小值矩阵，具有标准正交的列向量

歌者｀·2022-11-20 16:26

【matlab 图像处理】离散傅里叶变换&离散余弦变换&K-L变换&小波变换

【matlab图像处理】离散傅里叶变换&离散余弦变换&K-L变换&小波变换正交变换是信号处理的一种有效工具。图像信号不仅可以在空间域表示,也可以在频域表示,后者将有利于许多问题的分析及讨论。

Data艺术家·2022-11-20 12:43

GCN频域视角相关——傅里叶变换、拉普拉斯变换、拉普拉斯算子、拉普拉斯矩阵、卷积

试图通俗地捋清标题名词之间的关系0.前置知识0.1函数的正交0.2什么是卷积？

kc7w91·2022-11-20 11:56

论文翻译：混合维在庞加莱几何三维骨架的动作识别

在本文中，我们提供了一种正交的方法来探索底层连接。而不是引入昂贵的动态。我们认为这是一

王壹浪·2022-11-20 10:39

向量的点乘（一）

表示这两个向量正交（垂直）。图中左下角表示两个向量0夹角为0，第二行中部表示的是两个向量夹角为π。这两种情况我们都可以称之为共线向量或者平行向量。左下角的两个向量平行且有相同

大熊背·2022-11-20 09:39

《opencv学习》Shi-Tomasi 角点检测

Harris角点检测最后会得到一个相似度函数C，这个函数是一个对称矩阵M，可以将对称矩阵分解得到一个P的逆乘以特征值矩阵乘以P的形式（P是特征向量矩阵，正交的）。

星海千寻·2022-11-20 04:53

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