特征值特征向量第3页

DropBlock

一、Dropout和DropBlock在2D的数据中，dropout的效果并不好(图像具有空间局部依赖，在局部范围内，少量的像素特征值被drop掉，并不太影响整个模型的预测)就是说，dropout只能随机的把多处的某一点神经元给丢掉

圆圆栗子君·2024-01-28 04:45

线性代数----------学习记录

线性方程组：例如二元一次方程组；（2）行列式：determinant,克莱默，莱布尼兹；（3）矩阵：方程个数与未知数的个数可以不相等；（4）线性空间，线性映射：微分方程&积分方程（calculus微积分）；特征值

阑梦清川·2024-01-28 01:00

层次聚类、k_means聚类-python源码

三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行

我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

12.1 主成分分析原理（PCA)

主成分分析步骤如下：设有条维数据1.将原始数据按列组成行列矩阵；2.将矩阵的每一行进行零均值化；3.求出协方差矩阵；4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；5.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵

YANQ662·2024-01-27 15:12

武忠祥2025高等数学，基础阶段的百度网盘+视频及PDF

2.线性代数:主要包括向量、向量空间、线性方程组、矩阵、行列式、特征值和特征向量等概念，以及它们的基本性质和运算方法。

m0_54050778·2024-01-27 14:30

Python中的id函数和hash函数——数据的“特征值”

它们的功能当然不同，但都可谓是返回数据“特征值”的函数，且在一些情况下有不错的作用。id()函数id(x)返回对象x独有的，或者说代表它“identity”的一个值，所有变量（对象）能使用该函数。

春玩其华，秋得其实·2024-01-27 13:11

机器学习 | Python相似度算法

相似度算法的核心思想是将对象表示为特征向量或特征矩阵，并使用合适的度量方法来比较它们之间的差异。通过计算这些差异的度量值，我们可以确定对象之间的相似程度。

天天酷科研·2024-01-27 07:51

第31章特征值来源

现在可能只讲一下特征值，可能会有一点点深，不过还挺好理解，接着前面讲的反称张量，给出特征值的来源闵可夫斯基空间，说一下折腾出来的思路，之前提到过矩阵的时空特性，列的时间性和行的空间性，那么就顺着这个思路

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

第32章特征值，特征向量计算

第一个将实数部分清除，所以矩阵的值会等于0，因为实数的张成空间已经没了，自然就是0，里面剩下的都是虚数或者说是一个驱动特性，这个时候就可以可以得到里面的特征值那么一个流形的空间，构成一个矩阵，就会有两个参数

挥刀杀G·2024-01-27 02:28

MIT_线性代数笔记：第 28 讲相似矩阵和若尔当标准型

目录正定矩阵ATAA^TAATA相似矩阵Similarmatrices特征值互不相同Distincteigenvalues重特征值Repeatedeigenvalues若尔当标准型Jordanform本讲介绍相似矩阵

浊酒南街·2024-01-26 10:58

Matlab批量提取图片特征向量

所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。

芯的一天·2024-01-26 08:33

线性代数笔记整理

文章目录1行列式2矩阵（本质是数表）3方程组的解4向量5矩阵的特征值和特征向量6相似矩阵和相似对角化7合同对角化8二次型及其标准型1行列式2矩阵（本质是数表）3方程组的解4向量5矩阵的特征值和特征向量6

想要登顶的菜鸟·2024-01-26 07:36

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍，数据可视化和使用案例

该数据集共442条信息，特征值总共10项,如下:age:年龄sex:性别bmi(bodymassindex):身体质量指数，是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标，理想BMI(18.5~23.9)=体重(单位

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

降维(Dimensionality Reduction)

假使我们有有关于许多不同国家的数据，每一个特征向量都有50个特征（如GDP，人均GDP，平均寿命等）。如果要将这个50维的数据可视化是不可能的。使用降维的方法将其降至2维，我们便可以将其可视化了。

清☆茶·2024-01-26 06:40

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。

清☆茶·2024-01-26 06:10

ARKit 3D 物体检测跟踪

3D物体跟踪技术的基础也是图像识别，但比前述2D图像检测、识别、跟踪要复杂得多，原因在于现实世界中的物体是三维的，从不同角度看到的物体形状、纹理都不一样，在进行图像特征值对比时需要的数据和计算比2D图像大得多

不凡的凡·2024-01-26 06:16

2018-11-28 机器学习打卡

05课机器如何学习有监督学习SupervisedLearning：有标签label无监督学习UnsupervisedLearning：无标签06课三要素数据向量空间模型VSM，x特征向量Featurevector

Rackar·2024-01-26 04:36

数学建模常见算法的通俗理解（3）

11Logistic模型（计算是/否的概率）11.1粗浅理解我们有m张图片，并且获取了这些图片的特征向量的矩阵，我们需要判断这些图片中是否满足我们某个要求，如是否含有猫这种动物。

菜只因C·2024-01-25 14:38

线性代数速通

矩阵逆矩阵抽象矩阵求逆数字型矩阵求逆二阶矩阵求逆秒杀解矩阵方程方阵伴随矩阵三---向量组的线性相关性线性表示数字型向量组线性相关性判断抽象型向量组线性相关性判断向量组的秩与极大无关组四---线性方程组齐次方程组基础解系通解非齐次方程组通解带参数方程组的求解五---矩阵的特征值与特征向量数字形特征值与特征向量求法抽象形特征值与特征向量求法矩阵的相似对角化对称矩阵的相似对角化与正交矩阵正交矩阵

m0_71819030·2024-01-25 13:11

人脸 Haar 特征快速检测及其特征计算

特征值的计算方式如下：将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。如下图：img即，将矩形区域内的紫色区域数字之和减去青色区域内数字之和，得到的就是特征值：[图片上传失败...

weduoo·2024-01-24 19:33

couldn·2024-01-24 17:25

用深度学习模型提取特征

通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。加入特征之后，结果往往不尽如人意，大致有以下原因：深度学习模型一般有N层结构，不能确定求取哪一层输出更合适。

xieyan0811·2024-01-24 09:05

特征脸的人脸识别MATLAB程序（附完整代码和结果）

4.求特征脸：提高A的协方差矩阵C，再求C的特征向量。每一个特征向量就是“特征脸”。特点：也即原始的人脸都可表为特征脸的线

MATLAB代码顾问·2024-01-24 08:41

李宏毅机器学习——深度学习训练的技巧

神经网络训练的技巧优化失败的原因:局部最小值或鞍点，可以通过对H矩阵特征值正负性进行判断batch：加快梯度的计算，更新参数的速度比较快momentum:越过局部最小值或鞍点learningrate:自动调整学习率如

migugu·2024-01-24 04:17

机器学习:Chapter1~3

pattern,模式:局部性结果（如一条规则）dataset,数据集instace/sample,示例/样本attribute/feature,属性/特征(orcalledfeaturevector,特征向量

vickeex·2024-01-24 01:45

池化的几种方法学习笔记 (附代码)

池化操作是在特征图上进行的，通过将特征图划分为不重叠的区域，然后对每个区域进行汇聚操作来获得池化后的特征值。常见的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。

无妄无望·2024-01-23 22:36

量化交易平台Quantopian讲座(11)—统计矩

均值与方差是我们用来描述一个分布的最常见两个特征值，回想下计算方差时，分母为每个观测值与均值的偏离值平方之和，方差公式在很多情况下，均值与方差对于描述一个分布的特征来说还是不够的，这里就要引入矩（moments

taoeaten·2024-01-23 19:25

什么叫特征分解？

特征分解（EigenvalueDecomposition）是将一个方阵分解为特征向量和特征值的过程。

CA&AI-drugdesign·2024-01-23 17:52

Mysql索引优化攻略（全）

所谓索引就是为特定的mysql字段进行一些特定的算法排序，比如二叉树的算法和哈希算法，哈希算法是通过建立特征值，然后根据特征值来快速查找。

it阿布·2024-01-23 16:09

【深度视觉】第四章：卷积神经网络架构

也所以卷积网络的卷积部分就是只要负责从图像数据中提取这48维特征向量即可。而提取图像中的特征向量，从我给大家详细讲的卷积操作发展史和经典研究成果，就可

宝贝儿好·2024-01-22 22:26

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

Floyd）算法与迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性；6、c++面试题.1.C中static有什么作用2.多态，虚函数，纯虚函数1.C++new和malloc的区别7、矩阵的特征值怎么求

echoliuy·2024-01-22 20:27

网络中的权威度量：Neo4j中的Eigenvector Centrality算法

EigenvectorCentrality（特征向量中心性）是一种衡量节点在网络中权威度的指标，它考虑了节点的直接连接以及其邻居节点的重要性。

陈救驾来迟-·2024-01-22 09:23

【线性代数与矩阵论】矩阵的谱半径与条件数

A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n，λ1,λ2,⋯ ,λn{\lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n}λ1,λ2,⋯,λn是A的特征值

你哥同学·2024-01-22 08:13

SVD分解原理及基于SVD分解的图像压缩和去噪

SVD分解是矩阵论中的一个知识点，特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间，我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情

nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

主成分分析\2.28

一种是基于特征值分解协方差矩阵，另一种是根据SVD分解协方差矩阵。三、特征值分解协方差矩阵的步骤这里以特征值分解协方差

浅墨\·2024-01-21 07:52

回溯法:0-1背包问题

实例：物品价值V={12,11,9,8},物品重量W={8,6,4,3},背包容量c=13结点：向量（子集的部分特征向量）搜索空间：子集树，片树叶其中两个可行解为：回溯法模版回顾参考文章：代码随想录回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构

十有久诚·2024-01-21 04:29

AIGC笔记--VQVAE模型搭建

然而将图片编码成离散变量可能会更好（因为现实生活中习惯用离散变量来形容事物，例如人的高矮胖瘦等都是离散的；）VQVAE模型的三个关键模块：Encoder、Decoder和Codebook；Encoder将输入编码成特征向量

晓晓纳兰容若·2024-01-21 02:04

Python数学建模之线性代数模型

1.特征值与特征向量1.差分方程解决此类问题需要使用sympy库函数，对于sympy库的详细介绍见这篇文章：http://t.csdnimg.cn/ImXiY例：求斐波那契数列的通项公式。

飞飞_123·2024-01-20 18:50

哲哲的ML笔记（三十：主成分分析PCA）

方向向量是一个经过原点的向量，而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度。问题描述：将维数据降到维,目标是找到向量使得总投射误差最小用途：可以用来进行数据压缩，如果100维的向量最后可以用1

沿哲·2024-01-20 13:36

线性代数基础【5】特征值和特征向量

第五章特征值和特征向量第一节、特征值和特征向量的基本概念一、特征值和特征向量的理论背景在一个多项式中,未知数的个数为任意多个,且每一项次数都是2的多项式称为二次型,二次型分为两种类型:即非标准二次型及标准二次型注意

吴名氏.·2024-01-19 19:14

杂记 | 在Linux上使用Docker-compose安装单机版Milvus向量数据库并配置访问控制和可视化面板（Attu）

docker-compose.yml3.3下载milvus.yml文件3.4启动milvus04访问可视化面板并修改密码01Milvus向量数据库简介Milvus是一款开源的向量数据库，它专为AI应用设计，用于管理和检索海量的特征向量

程序猿林仔·2024-01-19 17:18

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector

咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

这种现象的产生可能是特征值设定的原因，比如性别男性为1女性为0，或者天气晴天为1阴天为0，这种非黑及白的选择如果有很多，可能会产生一溜零的情况。

布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

matlab仿真高阶传递函数,Matlab/Simulink动力学系统建模与仿真（第2版）

拉普拉斯变换1.2.1拉普拉斯变换的定义及其性质1.2.2拉普拉斯逆变换1.2.3拉普拉斯变换在求解线性常系数微分方程中的应用1.3Z变换与Z逆变换1.3.1Z变换的定义1.3.2Z变换的应用1.4矩阵的特征值与特征矢量

陈思荣·2024-01-18 20:24

2 感知机

感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新输入实例进行分类。

奋斗的喵儿·2024-01-18 20:58

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小

蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结

每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入，,使用PointNet++提取特征OrientedBoundingBox(OBB)归一化视角OBB是一个紧贴输入点云的边界框，OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到(根据特征值降序排序

中了胖毒·2024-01-18 05:04

KNN算法原理及应用

监督学习任务的基本流程和架构：（1）首先准备数据，可以是视频、音频、文本、图片等等（2）抽取所需要的一些列特征，形成特征向量（FeatureVectors）。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

基于Milvus的向量检索平台实践

背景随着计算机技术及机器学习技术的发展，特征向量作为一种多媒体数据（文本、语音、图片、视频）的描述方式，逐渐成熟起来，而向量检索（向量相似计算）也逐渐成为一种通用的需求。

wgcn我的金斧头呢·2024-01-18 04:36

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