特征值特征向量第15页

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

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·2023-09-20 23:47

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

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·2023-09-20 13:40

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·2023-09-20 09:05

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·2023-09-20 04:01

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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

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

【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

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

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（四十三）：Shi-Tomas角点检测

Hdnw·2023-09-16 06:38

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

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

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

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

[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

【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·2023-09-14 08:48

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

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

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·2023-09-12 20:01

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

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·2023-09-11 18:30

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

【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

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

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

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·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·2023-09-09 21:52

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·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·2023-09-09 17:56

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

xuchaoxin1375·2023-09-09 07:24

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·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·2023-09-08 22:07

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·2023-09-08 11:36

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