特征向量第3页

02-中心度：谁是微信群中最重要的人

三个维度：数量：度中心度，越多人认识你，就越重要；位置：中介中心度，中间人，周围人对你的依赖程度；质量：特征向量中心度，你的邻居越重要，你也就越重要。自己行，要有人说你行，最后说你行的人要行。

关七666·2024-01-17 18:12

【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】PageRank算法

文章目录理解PageRank的五个角度迭代求解线性方程组迭代左乘M矩阵矩阵的特征向量随机游走马尔可夫链求解PageRankPageRank收敛性分析修改M得到G考虑节点相似度的PageRank算法参考资料互联网的图表示网页是节点

自律版光追·2024-01-17 09:18

MSVS下ARPACK数学库的编译--------使用MinGW编译并利用MSVS转译

这周项目需要编译ARPACK库，感谢该博主的博文中的具体指导：“Visualstudio2015+Windows10配置ARPACK，用ARPACK求解特征值特征向量”，https://blog.csdn.net

weixin_34138521·2024-01-16 11:47

描述 power iteration（幂法）是啥？

幂法（PowerIteration）是一种迭代算法，用于计算一个矩阵的最大特征值和对应的特征向量。它是特征值求解问题中常用的一种方法。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

线性代数笔记26

对称矩阵及对称性对称矩阵特征值都是实数特征向量都是垂直的（正交的）则通常则对称矩阵可以写为为什么特征值为实数证明：则有，取共轭这里取转置，利用假设（）(2)式右乘x得到：可得：所以只要不为零，则有等于它的共轭

大飞哥·2024-01-14 22:22

求特征向量和正定性

程序A=[1,2,3;2,5,6;3,6,25];[V,D]=eig(A);%D为矩阵A的特征值构成的对角阵%V的列向量为矩阵A与特征值D对应的特征向量lamda_A=eig(A);%由输出结果知:A正定

HAPPYers·2024-01-14 21:36

对角矩阵，投影矩阵，三角矩阵的特征值性质

目录一.引入二.对角矩阵2.1对角矩阵的特征值与特征向量2.2小结三.投影矩阵3.1投影矩阵的特征值与特征向量3.2小结四.三角矩阵4.1三角矩阵的特征值与特征向量4.2小结五.矩阵的迹，行列式，特征值之间的关系

唠嗑！·2024-01-14 15:35

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

PCA通过计算特征值和特征向量，找到数据

取名真难.·2024-01-13 18:50

深度学习数学知识点

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

解码器实现特征向量（隐向量）与图片之间的转换。在训练过程中同时优化特征向量与神经网络参数。如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

MIT_线性代数笔记：第 25 讲对称矩阵和正定性

目录对称矩阵Symmetricmatrices实特征值Realeigenvalues正定矩阵Positivedefinitematrices对称矩阵是最重要的矩阵之一，其特征值为实数并且拥有一套正交特征向量

浊酒南街·2024-01-13 01:48

线性代数重要题型（简单的不提）

1、证明等价r(A)=r(B)2、证明线性相关、无关3、向量组求极大无关组4、求基础解系5、非齐次、其次方程组的解6、求特征值、特征向量7、求逆矩阵8、证明充分必要性9、行列式的计算（偏向于技巧）10、

乌龟跌倒·2024-01-13 00:26

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-08-02)

MIMO干扰信道的最大-最小公平性设计：最小化最大化方法;从媒体事件报告中监督学习全球风险网络激活;跨域网络表示;基于友谊悖论采样的幂律度分布的最大似然估计;网络上的采样：估计不完整图的特征向量中心性;

ComplexLY·2024-01-12 14:25

主成分分析（PCA）

PCA算法的主要步骤是：（1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python

fallinmix·2024-01-12 11:17

Python点云处理（二十一）基于Gradient Boosting的点云分类算法

目录0简述1GradientBoosting2点云特征向量构建3用GradientBoosting进行分类4代码实现5结果展示0简述点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别

Auto工程师·2024-01-11 19:48

【机器视觉】机器视觉实验二——图像分割基于颜色特征&基于纹理特征

a)(5分)给定一个h*wd的矩阵featim，其中h和w为原始图像的高度和宽度，d表示图像中每一个像素点所提取的特征向量的维数。

yuzhangfeng·2024-01-10 22:22

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

矢量工具可以用来处理和表示这些特征向量，以便机器学习模型能够对其进行处理和学习。模型参数表示：在机器学习模型中，参数通常以矢量的形式表示。例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

竞赛保研基于深度学习的人脸识别系统

机器学习-人脸识别系统都包括：人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别人脸检测人脸检测

iuerfee·2024-01-09 20:40

奇异值分解（SVD）的推导和应用简介

特征值分解学过线性代数的同学都知道，n阶方阵可以被特征分解为特征向量和特征值。特征向量可以组成特征矩阵，特征值组成对角矩阵，表示成下面的形式。如果是对称矩阵还可以分解成标准形。

图学习小组·2024-01-09 20:27

矩阵特征值解决微分方程问题【2】

目录一.特征值与特征向量介绍1.1介绍1.2小结二.特征值求解微分方程2.1常微分方程2.2其他应用三.总结一.特征值与特征向量介绍本文章需要用到的基础理论：奇异矩阵的行列式为01.1介绍已知：如果已知特征值

唠嗑！·2024-01-09 18:34

利用矩阵特征值解决微分方程【1】

目录一.特征值介绍二.单变量常微分方程三.利用矩阵解决微分方程问题四.小结4.1矩阵论4.2特征值与特征向量内涵4.3应用一.特征值介绍线性代数有两大基础问题：如果A为对角阵的话，那么问题就很好解决。

唠嗑！·2024-01-09 18:34

特征值分解和特征向量

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。

编程回忆录·2024-01-09 08:58

线性代数笔记6 1.6

学习视频：2.2矩阵运算（二）_哔哩哔哩_bilibili包括内容：p294.4方程组解的结构（一）p304.4方程组解的结构（二）p325.1矩阵的特征值与特征向量（一）p335.1矩阵的特征值与特征向量

simplesin·2024-01-08 10:16

朴素贝叶斯算法-分类算法

记作P(A,B)条件概率：事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)在A1,A2相互独立的情况下，条件概率的特性：P(A1,A2|B)=P(A1|B)P(A2|B)2贝叶斯公式W：特征向量

Quinto0·2024-01-08 09:11

backbone

RNN的主要功能是把能把自然语言的句子抽取成特征向量，又来特征向量之后再接入全连接网络做分类或者回归就水到渠成了。从这个角度讲，RNN把一个自然语言处理的任务转换成了全连接神经网络任务。

不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

YOLO原理

提取特征向量：使用卷积神经网络提

giao客·2024-01-07 03:08

矩阵代数与MATLAB实现(特征值、广义特征值、)

迎风打盹儿·2024-01-06 19:15

谈谈AI产品经理的产品开发流程

文中尽量避免使用特征向量、归一化、RNN等专业词汇，可放心阅读。一、需求定义内容：这一初始阶段集中在从业务角度理解项目的目标和要求，然后把理解转化为模型能力的定义和一个初步执行计划。不仅要有整体技术

智创有术有限公司·2024-01-06 19:08

机器学习中的概念张量、标量、向量、矩阵等数据结构的区别

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-06 12:23

主成分分析

通过计算数据矩阵的协方差矩阵然后得到协方差矩阵的特征值特征向量选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据

ykzcs2000·2024-01-06 06:02

线性代数_对称矩阵

**正交性质**：对称矩阵的特征向量是正交的。3.

Guff_hys·2024-01-06 02:30

3 k 近邻法

输入为实例的特征向量，对应于特征向量的点；输出为实例的类别，对应于实例的类别，可取多类。

奋斗的喵儿·2024-01-05 07:50

清风数学建模笔记-主成分分析

例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理（z标准化：减去均值除以标准差）：1.2.计算协方差矩阵：1.3.计算相关系数矩阵R：4计算R的特征值与特征向量：5计算主成分贡献率以及累计贡献率

别被算法PUA·2024-01-05 02:10

机器学习常用算法模型总结

机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习1.4机器学习和人工智能1.5机器学习的数学基础特征值和特征向量的定义

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

Eigen中矩阵的特征值求解函数eigenvectors()和pseudoEigenvectors()的区别

这两个函数都能计算矩阵的特征向量，后者似乎不易理解。

simple_whu·2024-01-04 04:38

基于 EigenFaces 的人脸检测

将眼睛、面颊、下颌样板采集协方差矩阵的特征向量统称为特征子脸。应用函数说明通过函数cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()生成特征脸识别器实例模型应用c

会的东西有点杂·2024-01-03 18:13

MIT 线性代数（22—24）读书笔记

第二十二课时：对角化和A的幂本讲主要讲：Ax=λx,特征值、特征向量的应用以及为什么需要特征值和特征向量。

Paul-Huang·2024-01-03 12:09

MIT_线性代数笔记：第 22 讲对角化和矩阵的幂

Repeatedeigenvalues差分方程Differenceequationsuk+1u_{k+1}uk+1=Auku_kuk斐波那契数列Fibonaccisequence本讲中将学习如何对角化含有n个线性无关特征向量的矩阵

浊酒南街·2024-01-03 12:37

2024线性代数复习——矩阵代数

AAA可以相似对角化⇔充要条件\overset{充要条件}{\Leftrightarrow}⇔充要条件是AAA有nnn个线性无关的特征向量，且对角线的值就是特征值。

WHS-_-2022·2024-01-02 23:09

超详细解释奇异值分解（SVD）【附例题和分析】

目录一.矩阵对角化二.奇异值分解三.对比奇异值分解与特征值分解四.SVD分解与四大基础子空间五.SVD分解的正交矩阵六.方阵与SVD分解七.单位特征向量与SVD分解八.例题分析：秩为1九.例题分析：秩为

唠嗑！·2024-01-02 23:32

BRISQUE UCIQE UIQM

BRISQUE(blind/referencelessimagespatialqualityevaluator)BRISQUE算法所需的步骤提取NSS、构建特征向量、SVR预测自然图像的像素强度的分布不同于失真图像的像素强度的分布

水溺三千·2024-01-02 15:41

矩阵分析：特征值，相似度对角化，Jordan标准形

1，特征值与特征向量1.1，特征值与特征向量的概念设，如果存在常数和非零的维列向量，使得：则称为的特征值，为的对应于的特征向量。特征向量为非零向量。

燕双嘤·2024-01-02 09:41

手工计算层次分析法的最大特征根和特征向量

层次分析法在实际应用时，可以用成对比较阵A的列向量的平均值近似代替特征向量，称为和法，其步骤是：先将A的每一列向量归一化，按行求和后再归一化，得到w=(a1,a2,...,an)Tw=(a_1,a_2,

RainTicking·2024-01-02 02:00

独热编码的两种实现形式

独热编码的两种实现形式：OneHotEncoder和DictVectorizer是两种常用的特征向量化方法，用于将分类特征转换为数值特征。

acmakb·2024-01-01 16:09

机器学习作业--PCA

代码：学习资料：PCA算法-知乎(zhihu.com)特征约减：将高维的特征向量X转化成Y：，其中：，通过G与X做矩阵乘法进行维度转换：为什么进行特征约减？

BKXjilu·2024-01-01 16:36

深度学习中的感知机

感知机是一种二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，正类取1，负类取-1。感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。

人工智能MOS·2024-01-01 15:08

图卷积神经网络之 - 图傅立叶变换的解释

np.array([[2,-1,0,-1],[-1,2,-1,0],[0,-1,2,-1],[-1,0,-1,2]])上述4个节点的简单无向图进行图傅立叶变换：我们计算了图拉普拉斯矩阵LLL的特征值和特征向量

UCAS_sqs·2024-01-01 13:48

NumPy 中级教程——线性代数操作

PythonNumPy中级教程：线性代数操作NumPy提供了丰富的线性代数操作功能，包括矩阵乘法、行列式计算、特征值和特征向量等。这些功能使得NumPy成为科学计算和数据分析领域的重要工具。

Echo_Wish·2024-01-01 11:52

机器学习--主成分分析 PCA

特征维度约减特征约减的目的是将高维特征向量映射到低维子空间中。比如：给定n个样本（每个样本维度为p维）{x1,....xn}通过特征变换/投影矩阵实现特征空间的压缩:高维数据为何要维度约减?

kk要读书·2024-01-01 08:18

线性代数入门与学习笔记

学习的内容包括：矩阵原理、矩阵行列式、矩阵的秩、线性变换矩阵变换、单位矩阵与逆矩阵、特征值和特征向量。

小小洋洋·2023-12-31 18:40

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