特征值

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

线性代数基础

Σ\SigmaΣ的对角元素为降序排序的特征值。

wq_151·2024-09-10 14:50

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃

长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

Day04-线性代数-特征值和特征向量(DataWhale)

七、特征值和特征向量AAA是n阶方阵，数λ\lambdaλ，若存在非零列向量α⃗\vec{\alpha}α，使得Aα⃗=λα⃗A\vec{\alpha}=\lambda\vec{\alpha}Aα=λα

liying_tt·2024-09-08 08:03

线性代数学习笔记8-4：正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外

Insomnia_X·2024-09-08 06:49

ClickHouse 二进制特征值怎么转化为字符串

要将二进制特征值转化为字符串，可以使用以下方法：1.使用base64编码base64是一种将二进制数据编码为ASCII字符串的方法。

树下水月·2024-09-08 02:20

线性代数——特征值与特征向量的性质

（1）设A为方阵，则A与ATA^{T}AT有相同的特征值。此处用到了两个关键性质，一：单位阵的转置为其本身,二：转置并不改变行列式的值。

lwh 98+106·2024-09-05 06:13

线性代数-MIT 18.06-6(a)

复数矩阵和快速傅里叶变换复数向量复数矩阵对称性正交性傅里叶矩阵快速傅里叶变换本文在学习《麻省理工公开课线性代数MIT18.06LinearAlgebra》总结反思形成视频链接：MITB站视频笔记部分：总结参考子实26.对称矩阵及正定性对称矩阵对称矩阵的特性：特征值为实

儒雅的钓翁·2024-09-02 06:12

PCL 点云ISS关键点提取算法

协方差矩阵的特征值可以揭示局部几何形状的显著性。通过筛选出特征值之间具有显著差异的点，ISS算法能够识别出关键点。参考文献：《IntrinsicShapeSignatures:A

自动驾驶探索站·2024-08-29 18:07

主成分分析（PCA）附Python实现

主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析（PCA）Python实现主成分分析方法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的数据分析方法。

不染53·2024-08-27 00:30

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

Halcon区域的灰度特征值

Halcon区域的灰度特征值gray_features算子用于计算指定区域的灰度特征值。其输入是一组区域，每个区域的特征都存储在一组value数组中。

看海听风心情棒·2024-08-25 14:41

微信小程序蓝牙函数流程图

首先，让我为您创建一个流程图：开始初始化蓝牙适配器搜索蓝牙设备连接到设备获取服务获取特征值读写数据断开连接关闭蓝牙模块结束wx.onBluetoothAdapterStateChangewx.onBluetoothDeviceFoun

烟雨国度·2024-08-24 15:25

数学基础（四）

一、特征值与特征向量特征空间：特征向量的应用：特征值表达了重要程度且和特征向量所对应，那么特征值大的就是主要信息了，基于这点我们可以提供各种有价值的信息。

几两春秋梦_·2024-08-23 01:55

Halcon根据特征值选择区域

Halcon根据特征值选择区域关于提取图像的特征，比较常用的一个算子是select_shape算子，它能高效地根据特征提取出符合条件的区域。

看海听风心情棒·2024-08-22 10:28

小程序连接蓝牙

小程序蓝牙功能1.授予蓝牙权限2.蓝牙初始化3.监听寻找新设备4.搜索新设备5.建立连接⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐6.监听蓝牙低功耗连接状态改变事件8.监听特征值变化9.发送数据1.授予蓝牙权限//1.蓝牙授权constauthBlue

季风　·2024-03-15 16:48

向量的内积、外积、混合积、行列式，以及它们的几何意义（还有数量积、点乘、向量积、叉乘）

vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600参考视频2(线性代数:内积、外积、行列式、特征值)：https://www.bilibili.com/video/BV16J411J7yF

shimly123456·2024-02-20 23:42

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。

涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

C/C++/Cuda不依赖任何三方库求解3x3矩阵的特征值和特征向量

https://www.mpi-hd.mpg.de/personalhomes/globes/3x3/适用于C/C++下载dsyevv3-C-1.1.tar.gz采用LGPL协议，不适合商业开发https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/cuda/common/include/pcl/cuda/common/eigen.h适用于Cuda

OTZ_2333·2024-02-20 03:34

Sparse Principal Component Analysis via Rotation and Truncation

Notation在这里插入图片描述论文概述就是普通PCA的前个载荷向量（loadings,按照特征值降序排列）也是彼此正交的，张成同一

馒头and花卷·2024-02-20 01:21

《深度学习》阅读笔记

衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

线性代数第9版英文pdf_线性代数（英文版·第9版）

《线性代数(英文版·第9版)》结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。

weixin_39726044·2024-02-19 14:15

矩阵迹（trace）, 行列式（determinate）（转载）

1.迹（trace）矩阵的迹（trace）表示矩阵AAA主对角线所有元素的和迹的来源最根本的应该就是迹和特征值的和相等。因为特征值如此重要，所以才定义了迹。离开了这一点，我觉得迹也就失去了立足点。

TanJXzzZ·2024-02-15 09:35

矩阵迹（trace）, 行列式（determinate）

1.迹（trace）矩阵的迹（trace）表示矩阵AAA主对角线所有元素的和迹的来源最根本的应该就是迹和特征值的和相等。因为特征值如此重要，所以才定义了迹。离开了这一点，我觉得迹也就失去了立足点。

Anne033·2024-02-15 09:05

2021-06-20

（样本总值/样本总数）；Step3:计算类内的散布矩阵Sj；Step4:计算类间散布矩阵Sb；Step5:计算特征值和特征向量；Step6:将特征值存储

大耳汪·2024-02-14 23:17

第三周_循环_数字特征

对数字求特征值是常用的编码算法，奇偶特征是一种简单的特征值。对于一个整数，从个位开始对每一位数字编号，个位是1号，十位是2号，以此类推。

掌灬纹·2024-02-14 18:51

Opencv 图像识别Android实战(识别扑克牌 3.项目架构介绍)

good_data.zip是事先分类好的样本文件，运行的时候需要代码会把这个zip包拷贝到SD卡上面并且自动解压，在识别开始的时候会把这些样本图片转换成特征值用于识别。理论上并不需要这些原

Sand哥·2024-02-13 22:31

Logistic回归

二值型输出分类器Sigmoid函数image.png为了实现Logistic回归分类器，在每个特征值上乘以一个回归系数，然后把所有值相加，将这个总和代入上述函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

洛克黄瓜·2024-02-13 09:27

I.It‘s bertrand paradox. Again!(2024牛客寒假训练营)

题目大意：区分作业思路解析：题目本质是将两份作业区分开来，所以我们想办法找一个特征值即可，举一个简单的例子：假设我们拿生成的半径的期望作为特征值，假设我们选取的特征值为20，那么对于小于20的特征值就是一名同学的作业

niukehahah·2024-02-12 05:28

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

计算机视觉所需要的数学基础

-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分

superdont·2024-02-11 16:29

LeetCode：51.N皇后

如何判断是否可以填Q，即当前(row,col)是否合法，可以从数学坐标斜率上发现如下规律：row+col=常数副对角线的标识col-row=常数主对角线的标识用三个set集合存储前面填入了Q之后，那些列，主副对角线的特征值注意回溯之后

大秦隐士·2024-02-11 03:55

分类算法之k-近邻

k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高、空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型一个例子弄懂k-近邻电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢

暮念_8e8a·2024-02-10 19:51

二阶系统的迹-行列式平面方法(trace-determinant methods for 2nd order system)

最主要的是注意它的特征值情形。（此处没有重根的情形，所有是partial）而特征值，也就是系统矩阵特征方程的根，和而系统矩阵是直接相关的。

White__River·2024-02-09 16:07

1.几种简单矩阵计算的Fortran实现

缺点：计算种类简单，后续应参考“云算子”增加“线性方程组、特征值和特征向量、Cholesky

xk6891·2024-02-09 08:28

Python环境下基于辛几何模态分解的信号分解方法

基于辛几何的分析方法是一种保护相空间几何结构的新型分析方法，主要用于求解动力学和控制系统中矩阵或Hamilton矩阵的特征值问题，用来解决在动力学和控制系统理论的2n×2n矩阵或哈密顿矩阵的特征值问题，

哥廷根数学学派·2024-02-08 10:04

每天一个数据分析题（一百五十七）

B.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于平均值。C.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于1，并且这些主成分的累积方差解释比例达到总体的80%~90%。

紫色沙·2024-02-08 09:53

MATLAB 无法求出左特征值的一个解决方案

一般来说，我们可以使用下面的代码来求矩阵的特征值和特征向量A=magic(3);[V,D,W]=eig(A)但是我最近遇到了无法求左特征值的情况clc,clear,closeallsymsrho1rho2rhoc1c2uA

陌雨’·2024-02-08 07:38

层次分析法（附实例）

确定打分比较矩阵两两比较得到比较矩阵判断比较矩阵是否能通过一致性检验得分向量归一化处理求解得分向量打分矩阵模型评价优点系统性的分析方法简洁实用的决策方法所需定量数据信息较少缺点不能为决策提供新方案定量数据较少，定性成分多，不易令人信服指标过多时，数据统计量大，且权重难以确定特征值和特征向量的精确求法比较复杂

陌雨’·2024-02-08 07:07

正定矩阵（positive definite matrix）

所有特征值大于零的对称矩阵也是正定矩阵。判定定理1：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的特征值全为正。判定定理2：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的各阶顺序主子式都为正。

weixin_30628077·2024-02-07 23:25

正交矩阵的定义和性质、正定矩阵如何判定、线性代数中的重要考点

正定矩阵(Positivedefinitematrix)是指对于任意的非零向量x，x^TAx>0，即对于矩阵A的每一个特征值均为正数。

笨爪·2024-02-07 23:25

正定矩阵和半正定矩阵(矩阵正定的理解)

判断一个矩阵是否正定通常可以使用以下几种方法：特征值判据：一个实对称矩阵是正定的，当且仅当其所有特征值都

Chen_Chance·2024-02-07 23:54

矩阵的正定(positive definite)性质的作用

.性质3.作用（1）Ax=b直接法求解cholesky实对称正定矩阵求解复共轭对称正定矩阵求解LDL实对称非正定矩阵求解复共轭对称非正定矩阵求解复对称矩阵求解LU实非对称矩阵求解复非对称矩阵求解（2）特征值求解在

blogZT·2024-02-07 23:22

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割

数据不吹牛·2024-02-07 23:36

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（六）（1）

目录实验六：矩阵特征值与迭代法练习一实验六：矩阵特征值与迭代法练习一1.已知矩阵A=,向量=,构造迭代,k=1,2,3,…(1)计算矩阵A的特征值及谱半径；clc;clear;a=[0,1;1,1];x0

C.L.L·2024-02-07 09:31

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