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特征值特征向量
计算机竞赛 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python
文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸
特征向量
化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖
Mr.D学长
·
2023-09-21 07:12
python
java
AI学习笔记之机器学习基础一
特征向量
:每一组属性值的集合都是这个空间中的一个点,因而每个实例都可以视为特征空间中的一个向量根据输
wenju_song
·
2023-09-21 00:06
最小二乘法实现波士顿房价预测【机器学习】
原理最小二乘法进行线性拟合分为训练过程和预测过程训练过程分为如下3步:①导入训练数据集,得到
特征值
feature(即X)和标签label(即Y)②利用最小二乘法进行训练,根据公式得到W③将W保存预测过程分为如下
YouthUpward
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2023-09-20 23:47
人工智能
#
机器学习
机器学习
最小二乘法
波士顿房价预测
PCA与SVD分解的关系
PCA:转换公式目标是使对角化就是使到特征之间的协方差为零因为可对对X的协方差矩阵进行
特征值
分解可得,由于XXT为实对称,因此E是正交阵,EET=单位矩阵E的每列是相应的非线性相关且相互正交的
特征向量
,
Jeffery_李俊峰
·
2023-09-20 18:20
无监督学习--特征降维
1.1PCA计算步骤:1.将数据标准化2.求出协方差矩阵3.求出协方差矩阵对应的
特征值
和
特征向量
4.将
特征向量
按对应
特征值
大小从上到下按行排列,取k行组成矩阵p5.Y=
DB_UP
·
2023-09-20 14:21
算法模型
机器学习
人工智能
算法
python
矩阵
特征值
特征向量
理解
文章目录
特征值
特征向量
补充补充一点关于正交标准化和相似对角化的理解为什么要正交规范化呢?相似对角化为什么要相似对角化捏
特征值
特征向量
一些收集到的资料资料一迷惑很久,终于想通。
知福致福
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2023-09-20 13:40
数学
线性代数
基于开源模型搭建实时人脸识别系统(七):人脸比对
文章目录向量距离欧式距离余弦距离人脸识别中的距离大规模向量检索与近似检索近似检索本项目的选择结语人脸识别系统项目源码续基于开源模型搭建实时人脸识别系统(六):人脸识别(人脸特征提取)_CodingInCV的博客-CSDN博客经过人脸识别后,人脸就由图像变成了一个
特征向量
CodingInCV
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2023-09-20 09:05
人脸识别
机器学习
算法
人工智能
计算机视觉
深度学习
基于GBDT+Tkinter+穷举法按排队时间预测最优路径的智能导航推荐系统——机器学习算法应用(含Python工程源码)+数据集(一)
目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Pycharm环境Scikit-learnt模块实现1.数据预处理1)加载数据集2)时间划分与保存3)处理天气预报数据4)增加特征5)合并
特征值
相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目的核心是利用百度地图
小胡说人工智能
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2023-09-20 04:01
机器学习
学习路线
大数据分析
机器学习
python
最优路径
智能导航
GBDT
人工智能
scikit-learn
C语言实现实数和复数矩阵及其各种运算(五)
一、前言本章开始,笔者将详细讲解矩阵的QR分解、
特征值
、
特征向量
等运算,并给出函数和测试demo的C代码,以及与matlab计算的结果;并且,本章相当于前面几章的大杂烩,前面所有的结构体、宏定义、函数本章基本全部都有用到
龙小弟丫9602
·
2023-09-19 22:30
实习项目--C语言矩阵运算
指针
算法
matlab
c语言
线性代数
李沐《动手学深度学习》笔记3-线性代数
标量向量长度:二范数点积正交矩阵线性代数的本质:矩阵是一个扭曲的空间F范数:对称,反对称,正定,正交置换矩阵
特征向量
,
特征值
此处不被改变指方向,与大小无关。
暄染落墨
·
2023-09-19 17:41
深度学习
线性代数
奇异值分解,逆,左逆,右逆与伪逆
奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)可以被看做是方阵
特征值
分解的推广,适用于任意形状的矩阵。
cnblogs.com/qizhou/
·
2023-09-19 08:54
线性代数与编程语言结合 基础
它提供了一种强大的工具和语言来描述和解决线性问题,比如矩阵求逆、解线性方程组、
特征值
和
特征向量
等。通过线性代数的学习,可以深入理解和分析多维数据和多变量关系,为解决实际问题提供了数学上
时雨h
·
2023-09-19 02:15
数学建模
线性代数
机器学习
决策树
矩阵论复习笔记:盖尔圆的隔离技巧
1.Gerschgorin定理对于复数矩阵C={cij}n×nC=\{c_{ij}\}_{n\timesn}C={cij}n×n,其矩阵
特征值
满足:∣λ−ckk∣≤∑j≠k∣ckj∣∣λ−ckk∣≤∑j
赛亚茂
·
2023-09-18 22:11
闲散杂记
矩阵
线性代数
机器学习
生物信息学---蛋白质组学中氨基酸信息编码方式
CKSAAP(Compositonofk-spacedAminoAcidPairs)方法中,利用在蛋白质序列片断中k个间隔距离的残基对(residuepairs)在该序列中的组成比例,建立数学模型,提取出
特征向量
灰太狼家的小鸭子
·
2023-09-18 12:01
生物信息学知识
学习
【考研数学】线性代数第五章 ——
特征值
和
特征向量
(3,矩阵对角化理论)
文章目录引言三、矩阵对角化理论3.1一般矩阵的相似对角化3.2实对称矩阵的相似对角化3.2.1实对称矩阵相似对角化定理3.2.2实对称矩阵相似对角化过程写在最后引言承接前文,我们来看看矩阵的对角化理论。我们前面提到对角化是在矩阵相似那里,若存在可逆矩阵PPP,使得P−1AP=ΛP^{-1}AP=\LambdaP−1AP=Λ,其中Λ\LambdaΛ为对角矩阵,则称AAA可以相似对角化。三、矩阵对角化
Douglassssssss
·
2023-09-18 05:01
#
数学一
线性代数
实对称矩阵
相似对角化
考研数学
机器学习 day35(决策树)
决策树上图的数据集是一个
特征值
X采用分类值,即只取几个离散值,同时也是一个二元分类任务,即标签Y只有两个值上图为之前数据集对应的决策树,最顶层的节点称为根节点,椭圆形节点称为决策节点,矩形节点称为叶子节点决策树学习算法的工作是
丿罗小黑
·
2023-09-18 05:09
机器学习
决策树
人工智能
语义分割
与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的
特征向量
进行分类(全连接层+softmax)不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷积层的featuremap进行上采样,使它恢复到输入图像相同的尺寸
LuDon
·
2023-09-17 21:25
ESP32 作为 BLE Server 时读写
特征值
的一些表现
被读
特征值
时,
特征值
的最大长度受ESP_GATT_MAX_ATTR_LEN限制,为600。读
特征值
可能涉及多次蓝牙数据包传输,但对客户端来说只会得到一次读
特征值
的结果,会自动分包。
UnnamedOrange
·
2023-09-17 12:32
ESP32
蓝牙
机器学习---cart代码
选择标准:遍历所有的特征Fi:遍历每个特征的所有
特征值
Zi;找到Zi,划分后总的方差最小停止划分的条件:当前数据集中的标签相同,返回当前的标签;划分前后的总方差差距很小,数据不划分,返回的属性为空,返回的最佳划分值为当前所有标签的均值
三月七꧁ ꧂
·
2023-09-17 03:21
机器学习
机器学习
人工智能
吃瓜教程 —— 第一、二章
基本术语数据集,作为数据记录的集合;示例(样本),关于一个事件或对象地描述;属性(特征),反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项;属性值,属性上的取值;属性空间(样本空间、输入空间,属性张成的空间;
特征向量
BuSong.
·
2023-09-16 22:37
机器学习
机器学习
数据预处理-分箱(Binning)和 WOE编码
数据预处理-分箱(Binning)和WOE编码1.分箱1.1理论1.1.1定义分箱就是将连续的特征离散化,以某种方式将
特征值
映射到几个箱(bin)中。1.1.2为什么要进行分箱?
隔壁偷菜的谁
·
2023-09-16 06:53
算法
python
数据预处理
分箱
WOE
【考研数学】线性代数第五章 ——
特征值
和
特征向量
(2,
特征值
与
特征向量
的性质)
文章目录引言二、
特征值
与
特征向量
的性质2.1一般性质2.2实对称矩阵
特征值
与
特征向量
的性质写在最后引言承接前文,了解了一些基本概念后,我们来继续学习有关
特征值
和
特征向量
的内容。
Douglassssssss
·
2023-09-16 06:48
#
数学一
考研
线性代数
特征值
特征向量
实对称矩阵
性质
OpenCV(四十五):ORB特征点
描述子是用于表示关键点周围局部区域特征的向量或
特征向量
。2.ORB特征点原理ORB特征点由关键点FAST角点和描述子BRIEF组成。
Hdnw
·
2023-09-16 06:42
Android之OpenCV
计算机视觉
python
人工智能
C++
opencv
OpenCV图像特征提取学习二,Shi-Tomasi 角点检测算法
Shi-Tomasi角点检测算法Harris角点检测基本数学公式如下:泰勒公式进行展开后,近似为:对于局部微小的移动量,可以近似得到下面的表达:其中M为2*2的矩阵,可由图像的导数求得:矩阵M,将其对角化之后,
特征值
肖爱Kun
·
2023-09-16 06:12
opencv
图像处理
算法
OpenCV(四十三):Shi-Tomas角点检测
它选择了自相关矩阵M的较小
特征值
λmin作为评价角点的依据:角点响应函数即为较小
特征值
。角点判断如图所示:当λ1和λ2都小于λ
Hdnw
·
2023-09-16 06:38
Android之OpenCV
计算机视觉
人工智能
算法
C++
opencv
k-邻近算法
k-邻近算法概述1.1概论概述k-近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法简单来说,,k-近邻算法采用测量不同
特征值
之间的距离方法进行分类。
Pang_ling
·
2023-09-16 03:08
机器学习
专题:正交矩阵
例3.10设为阶正交矩阵,则(1)的复
特征值
的模为,从而的实
特征值
只能为或,虚
特征值
成对互为共轭.(2)若是的
特征值
,是的属于
特征值
入的
特征向量
,则长度相等且正交.例3.11设为欧氏空间的正交变换,在的标准正交基下的矩阵为
抄书侠
·
2023-09-15 17:41
笔记(三)传统图机器学习的特征工程-节点
节点、连接、全图-无向图7、节点层面的预测半监督学习:训练时用到了未标记节点的特征,所以是半监督8、节点的连接特征度、重要度、聚集系数、子图模式节点的度:节点的重要度:可以从不同方面观察节点的重要度-
特征向量
hlllllllhhhhh
·
2023-09-14 21:00
笔记
奇异值分解(SVD)方法求解最小二乘问题
奇异值分解(SVD)方法求解最小二乘问题1奇异值分解(SVD)原理1.1回顾
特征值
和
特征向量
1.2SVD的定义1.3求出SVD分解后的U,Σ,V矩阵1.4SVD的一些性质2线性最小二乘问题奇异值分解与线性最小二乘问题
selfsongs
·
2023-09-14 10:18
slam
18. 线性代数 - 线性变换
文章目录线性空间线性变换线性变换的几何意义
特征值
与
特征向量
NumPy的矩阵操作Hi,你好。我是茶桁。经历了几节线性代数课程之后,终于咱们到了最后一节课了。本节课的内容说多不多,说少也不少。
茶桁
·
2023-09-14 10:08
茶桁的AI秘籍
-
数学篇
线性代数
算法
数学
人工智能
[论文阅读]Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design
与通过二维全局池化将特征张量转换为单个
特征向量
的通道注意力不同
不是吧这都有重名
·
2023-09-14 09:05
论文阅读
【考研数学】线性代数第五章 ——
特征值
和
特征向量
(1,理论背景与基本概念)
文章目录引言一、
特征值
和
特征向量
的基本概念1.1理论背景1.2基本概念写在最后引言
特征值
与
特征向量
是线性代数的重要内容,它的主要应用有:求矩阵的幂、矩阵的对角化、二次型的标准型。
Douglassssssss
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2023-09-14 08:48
#
数学一
线性代数
特征值
特征向量
矩阵相似
施密特正交化
正交矩阵
考研
线性代数的本质(七)——
特征值
和
特征向量
特征值
和
特征向量
本章
特征值
和
特征向量
的概念只在方阵的范畴内探讨。相似矩阵Grant:线性变换对应的矩阵依赖于所选择的基。一般情况下,同一个线性变换在不同基下的矩阵不同。
WilenWu
·
2023-09-14 08:46
线性代数
机器学习
算法
线性代数的本质(十)——矩阵分解
文章目录矩阵分解LU分解QR分解
特征值
分解奇异值分解奇异值分解矩阵的基本子空间奇异值分解的性质矩阵的外积展开式矩阵分解矩阵的因式分解是把矩阵表示为多个矩阵的乘积,这种结构更便于理解和计算。
WilenWu
·
2023-09-14 02:10
线性代数
矩阵
机器学习
数据泄露溯源(数据泄露应急思路)
溯源从以下方面开展:一、泄露数据分析1.进行数据内容水印、隐写信息确认,确认有无可溯源痕迹;2.人工确认关键属性特征,基于关键属性特征及泄露数据中的属性
特征值
,进行本地数据库对比,明确数据是否全部为本单位所有
小金子的夏天
·
2023-09-13 23:34
安全
释放数据的潜力:用梯度上升法解锁主成分分析(PCA)的神奇
虽然传统的PCA方法通常依赖于
特征值
分解或奇异值分解等数学技巧,但在本文中,我们将介绍一种不同的方法,即使用梯度上升来求解PCA问题。什么是主成分分析(PCA
小馒头学python
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2023-09-12 20:01
机器学习
机器学习
深度学习
python
数据分析
机器学习_个人笔记_周志华(更新中......)
1.2基本术语数据集每天记录——示例——样本属性值属性空间——样本空间——输入空间一个示例——
特征向量
(featurevecto
ShCDNay
·
2023-09-12 08:59
机器学习
笔记
人工智能
为
特征向量
数据(1D数组)叠加噪声实现数据增强
为
特征向量
数据(1D数组)叠加噪声实现数据增强日期作者版本备注2023.09.11DogTaoV1.0完成文档的初始版本。
全能骑士涛锅锅
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2023-09-11 18:30
人工智能与机器学习
人工智能
数据增强
深度学习
机器学习
噪声注入
合同矩阵充要条件
正惯性指数是矩阵正
特征值
个数,负惯性指数是矩阵负
特征值
个数。即合同矩阵的充分必要条件是
特征值
的正负号个数相同。证明:本论证中的所有矩阵都是对称矩阵。
satadriver
·
2023-09-11 09:05
线性代数
线性代数
【矩阵分解】PCA - 主成分分析中的数学原理
本文主要内容:前置知识:包括样本方差、协方差、协方差矩阵、散度矩阵的简单介绍
特征值
分解EVD和奇异值分解EVD的原理和流程分别基于EVD和SVD的PCA实现方法PCA的应用以及对一些应用或说
AI研究院
·
2023-09-10 20:08
矩阵
概率论
机器学习
高等工程数学张韵华版第三章课后题答案
章节内容:第3章线性变换3.1线性变换及其运算3.1.1线性变换的定义和性质3.1.2线性变换的运算3.2线性变换的矩阵3.2.1线性变换的矩阵3.2.2线性变换与矩阵的关系3.3矩阵的相似3.4
特征值
与
特征向量
钻仰弥坚
·
2023-09-10 04:42
高等工程数学复习
矩阵
线性代数
高等工程数学
科学计算三维可视化笔记(第七周 运算)
`2.最小二乘拟合:``leastsq()``四、SciPy插值:interpolate1.B样条曲线插值:``interp1d()``五、SciPy线性代数:``linalg``1.解线性方程组2.
特征值
和特征
Albert_Bolt
·
2023-09-10 04:10
python
python
数据可视化
特征值
和
特征向量
什么是
特征值
是方阵的一个属性,把方正当做变换的时候的一个特征。image.png在矩阵A的转换下,向量的方向没有改变,只是长度变化了。
西部小笼包
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2023-09-10 04:12
机器学习笔记 - 使用具有triplet loss的孪生网络进行图像相似度估计
一、简述孪生网络是一种网络架构,包含两个或多个相同的子网络,用于为每个输入生成
特征向量
并进行比较。孪生网络可以应用于不同的场景,例如检测重复项、发现异常和人脸识别。
坐望云起
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2023-09-09 21:52
深度学习从入门到精通
triplet
loss
孪生网络
深度学习
tensorflow
损失函数
距离度量
人工智能
TF-IDF
可以用来提取目标文件,并得到关键词用于计算对于目标文件的权重,并将这些权重组合到一起得到
特征向量
。TF-词频IDF-
小猪Piglet
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2023-09-09 20:14
主成分分析详解和应用(python/R)
目录方法解析python实现数据模拟数据标准化求协方差矩阵及
特征值
和
特征向量
正交矩阵修剪得到累积贡献率超过85%的
特征值
向量和
特征向量
矩阵修剪后的
特征向量
与原始数据相乘得到降维后的数据完整代码应用R实现数据模拟数据标准化求协方差矩阵及
特征值
和
特征向量
正交矩阵修剪得到累积贡献率超过
一大盘洋芋
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2023-09-09 17:56
风险建模统计
python
r语言
LA@二次型分类@正定二次型@主子式
文章目录abstract引言正定二次型小结可逆线性变换不改变二次型的正定性二次型是正定的充要条件推论:正定矩阵和
特征值
正定二次型(正定矩阵)性质负定二次型负定二次型判定条件k阶顺序主子式赫尔维茨定理:主子式判定二次型正定性和负定性二次型分类小结有定二次型不定二次型
xuchaoxin1375
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2023-09-09 07:24
线性代数
线性代数
机器学习第八课_决策树
2.1学习的目标和本质假设给定训练数据集,其中为输入实例(
特征向量
),n为特征个数,,,为类标记(label),,,,,N为样本容量学习目标:根据给定的训练数据集构建一个决策模型,使它能够对实例进行正确的分类
素心似锦
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2023-09-09 00:25
一文带你入门向量数据库milvus:含docker安装、milvus安装使用、attu 可视化,完整指南启动 Milvus 进行了向量相似度搜索
特征向量
是包含事物重要特征的向量。大家比较熟知的一
汀、人工智能
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2023-09-08 22:07
Milvus
数据库
milvus
docker
人工智能
自然语言处理
向量搜索
attu
分类1-数学基础
1.训练集太少2.参数量太大改进:协方差相同:好处:这样的话协方差的参数减少一半以上这种方式(朴素贝叶斯)效果不好,因为在现实情况下:
特征值
之间是有关系的,不可
xuanxi
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2023-09-08 11:36
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