特征向量

07. 机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
茶桁·2023-10-12 07:14

【计算机毕设项目】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MetricLarning0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
m0_76217654·2023-10-12 02:41

大数据毕设 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

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m0_76217654·2023-10-12 02:40

大数据项目分享 - 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

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kooerr·2023-10-12 02:40

竞赛选题 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
laafeer·2023-10-12 02:38

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本，对于一张彩色图片，具有RGB三个通道，在计算机上就是通过三个矩阵来存储通道里的像素值，如上图中dpi的彩图，其像素个数就有，我们需要用一个特征向量
半个女码农·2023-10-12 00:37

图像特征算法---ORB算法的python实现

一、ORB算法1.算法简介ORB是OrientedFastandRotatedBrief的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。
YoLo-8·2023-10-11 22:43

计算快速汉明距离

这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图只需要一个字节的大小空间就可以表示一个特征。
AdrianHust·2023-10-11 20:30

汉明距离的计算

这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图只需要一个字节的大小空间就可以表示一个特征。
A1_abc·2023-10-11 20:58

考研数学复习计划

高数二学习规划高等数学函数、极限、连续一元函数微分学一元函数积分学多元函数微积分学常微分方程线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值和特征向量二次型学习规划1)知识点的熟悉和梳理方法：利用辅导书加视频网课目的
谁砍了我的二叉树·2023-10-11 09:58

BERT入门教程学习心得 word embedding

Youtube上一个BERTTutorial的视频https://www.youtube.com/channel/UCoRX98PLOsaN8PtekB9kWrwWordEmbedding将word变成一组特征向量
sdywtzymy·2023-10-10 15:52

推广的euclid_问题引导的代数学: Euclid 空间 III

满足上述等价条件的变换称为反对称变换.与对称变换可对角化不同,反对称变换的标准形离不开二阶块.问题8.66设为反对称变换,则存在一组标准正交基使得的矩阵为其中,,为正实数.于是我们很容易得到反对称矩阵的特征值和特征向量
文刀木之南·2023-10-10 13:03

北京大学计算机801考试大纲,2019年中国科学院大学801高等代数考研初试大纲

它的主要内容包括多项式、行列式和线性方程组、矩阵及其标准形、特征值和特征向量、线性变换和矩阵范数。要求考生熟悉基本概念、掌握基本定理、有较强的运算能力和综合分析解决问题能力。一
茸茸君·2023-10-10 13:03

《线性代数》同济六版 总结

矩阵和线性代数在图像处理中运用的非常多，同样地，在机器学习某种事件特征我们常常会描绘成特征向量，那么矩阵的运算和理论方法都必将会应用进来。
Yukyin·2023-10-10 02:03

矩阵分解PCA,SVD

PCA协方差矩阵的特征向量是PCA主成分的方向。
小小白2333·2023-10-10 01:55

第二期：关于十大数据相关问答汇总，关注持续更新中哦~

微积分（求导，极值，极限）线性代数（矩阵表示、矩阵计算、特征根、特征向量）概率论+统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程线性规划+凸优化、非线性规划等*数值计算、数值线代等当然一开始只要有微
weixin_34126215·2023-10-10 00:13

数据挖掘（异常检测）——线性方法

大纲补充内容：一、PCA实现流程，设有m条n维数据：S1.将原始数据按列组成n行m列矩阵X；S2.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；S3.求出协方差矩阵；S4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量
EL33·2023-10-08 21:13

正交对角化，奇异值分解

与普通矩阵对角化不同的是，正交对角化是使用正交矩阵对角化，正交矩阵是每列向量都是单位向量，正交矩阵*它的转置就是单位矩阵与普通矩阵对角化一样，正交对角化的结果也是由特征值组成的对角矩阵本质还是特征向量对原矩阵的拉伸
accosmos·2023-10-08 19:58

标准差椭圆算法实现

标准差椭圆的计算公式如下：椭圆的中心点是数据集的均值，其方向由对应于特征值最大和次大的两个特征向量所定义。如果两个特征值相等，则椭圆沿着任何方向都可以。
封印师请假去地球钓鱼·2023-10-08 14:33

广义线性模型 (GLMs)

给定特征向量下目标变量的条件分布满足以下3个假设：（1）服从指数族分布。（2）假设函数等于条件期望。（3）自然参数是特征向量的线性函数。模型中的自然参数可以是有值向量，此时对应的假设(3)满足。
deBroglie·2023-10-08 14:46

MATLAB数学建模 线性方程式与线性系统

线性方程求解线性方程高斯消去法`rref()`LU因子化高效`mldivide()、\`克莱默法则线性系统特征值和特征向量`eig()`矩阵指数`expm()`习题本次内容涉及线性代数，视频中大部分在讲解线性代数的知识
热带鱼啊·2023-10-08 10:20

卷积网络的发展历史-LeNet

全连接层则将特征向量映射到类别概率上。特点LeNet的特点如下所示：（1）定义了卷积神经网络（ConvolutionalNeur
会的东西有点杂·2023-10-07 07:09

统计学习方法概论

1.统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习输入空间：输入变量取值的集合输出空间：输出变量取值的集合特征空间：所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题
slsefe·2023-10-06 23:38

matlab 求特征值的命令,MATLAB自学笔记（九）：稀疏矩阵、特征值与特征向量

稀疏矩阵稀疏矩阵定义：含有大量0元素的矩阵一个稀疏矩阵包括m*3项元素，其中m是原数组中非零项的个数。其第一列是行下标，第二列是列下标，第三列是非零项的值储存一个浮点数需要8字节，一个下标值需要4字节，则储存整个矩阵需要16*m个字节1.稀疏矩阵的存储方式对于稀疏矩阵，MATLAB仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置2.稀疏矩阵的生成利用函数sparse(稀疏)建立一般的稀疏矩阵sparse(A)
郭底迪·2023-10-06 23:35

《3D游戏与计算机图形学中的数学方法》

特征值和特征向量（可逆方阵）对称矩阵对角
似奔跑的野马·2023-10-06 08:48

整体网络架构p22

得到一个三维特征图，然后让三维的特征图，三个值进行相乘拉成特征向量，把得到的结果需要靠全连接层。
豆沙沙包?·2023-10-06 06:00

神经网络与FPGA调研

activationfunction）进行非线性变换，然后讲结果输出到其他神经元权重是神经元之间的连接强度，可以调整（在训练中调整）激活函数是引入非线性因素，是神经网络能够表示复杂的函数关系输入层接受原始数据，如图像像素值或特征向量隐藏层
danxutj·2023-10-06 05:29

图示矩阵分解

特征值与特征向量设AAA是n阶矩阵，如果存在数λ\lambdaλ和n维非零列向量xxx，满足关系式：Ax=λx(1)Ax=\lambdax\quad\quad(1)Ax=λx(1)则数λ\lambdaλ
jony0917·2023-10-05 16:49

KNN算法与SVM支持向量机

KNN算法KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。
会的东西有点杂·2023-10-05 15:31

拟合平面再思考

特征值分解特征向量，最小特征值就是法向量其中方法一误差较小，毕竟随机采样的方式可以忽略误差点。而特征值分解的方式如果误差较大，那么得到的结果非常不好1。
东东就是我·2023-10-05 09:49

[Paper Reading] Video-Audio Driven Real-Time Facial Animation

OverviewOverview算法的基本流程为：步骤一：通过DNN网络模型，从音频中提取PSPP特征向量；通过多线性模型从图像和深度数据中拟合当前的人脸表情系数，并提取嘴形周围的若干特征顶点数据步骤二
_soaroc_·2023-10-04 12:20

为什么特征值的重数大于等于线性无关特征向量的个数

特征值的重数与线性无关特征向量的个数的关系关系就是，特征值的重数≥该特征值的线性无关向量的个数≥1量化关系有特征值的重数，称为代数重数，等于Jordan矩阵中特征值为λ的Jordan块的阶数之和特征向量的个数
才疏学浅743·2023-10-04 01:23

大数据毕业设计 深度学习人脸识别系统 - opencv python 机器视觉

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MetricLarning0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
kooerr·2023-10-03 03:05

MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？

以下是两段代码的对比：MATLAB代码：importnumpyasnpfromscipy.linalgimporteig#定义一个矩阵AA=np.array([[1,2],[3,4]])#计算矩阵A的特征值和特征向量
股票程序交易接口·2023-10-02 08:10

多张表数据合并到一张表模板_Milvus在大规模向量检索场景下的数据管理

Milvus是一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。
weixin_39625468·2023-09-29 14:14

Dlib中matrix＜float, 0, 1＞矩阵的理解

这个数据结构用于存储特征向量，其中每个元素都是一个浮点数。在Dlib中，matrix是一个多维数组的模板类，可以用来表示不同类型的矩阵。
金戈鐡馬·2023-09-29 11:36

GraphSAGE

将v所有的邻居u的向量表示hk-1u做一个聚合，得到第k层聚合的邻居的特征向量：hkN(v)。
刘某某.·2023-09-29 10:42

GAT学习

wh:带权特征向量2.计算注意力分数e3.激活注意力分数e4.由边的索引获取邻接矩阵5.获得注意力分数矩阵。
刘某某.·2023-09-29 10:09

单层感知机

输入一个实数值的n维向量（特征向量），经过线性组合，如果结果大于某个数，则输出1，否则输出-1.具体地：其中的w0,w1,....wn权重，W向量称为权向量（本文中粗体代表向量）。
luosiwu_2x7·2023-09-27 17:50

AIGC专栏7——EasyPhoto 人像训练与生成原理详解

AIGC专栏7——EasyPhoto人像训练与生成原理详解学习前言源码下载地址为什么是LoraEasyPhoto的训练流程1、数据的预处理a、人像排序i、人脸特征向量提取过程ii、人脸偏移角度计算iii
Bubbliiiing·2023-09-27 14:34

PCA

假设有N个维度，取前d个特征值对应的特征向量构成,即是主成分分解
saai·2023-09-25 22:41

NX/UG二次开发-分析-关于查找相似体

轮廓图的三维模型相似性比较研究-道客巴巴章志勇:三维模型几何相似性比较研究-道客巴巴三维CAD模型几何相同性比较-道客巴巴此次采用的是第一篇论文中的方案：1、离散实体成点数据；2、计算协方差矩阵；3、解特征向量
恩·艾克斯·红·2023-09-24 23:20

权重向量介绍

对于特征值分解，假设我们有一个矩阵A，它的特征向量矩阵是U，特征值对角矩阵是Λ。则特征值分解的形式是：A=U*Λ*U^T其中，U^T表示U的转置。
七七喝椰奶·2023-09-24 19:29

特征向量简介

介绍当我们考虑线性变换时，特征向量是非常重要的概念。特征向量是指在该线性变换下保持方向不变或仅变换比例的向量。
七七喝椰奶·2023-09-24 19:59

机器学习感知机原理及python代码实现

其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1二值。
HumbleSwage·2023-09-24 17:05

机器学习之感知机原理及Python实现

感知机原理假设输入x表示为任意实例的特征向量，输出y={+1,-1}为实例的类
缓下脚步·2023-09-24 17:04

基于k均值聚类的图像分割

实验设计本实验设计4个功能函数生成隶属度矩阵函数说明给定一个h*w*d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。给定一个有k个
还能坚持·2023-09-24 13:26

神经网络 Embedding层理解； Embedding层中使用预训练词向量

1、Embedding层理解高维稀疏特征向量到低维稠密特征向量的转换；嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量；把一个onehot向量变为一个稠密向量参考：https://zhuanlan.zhihu.com
loong_XL·2023-09-24 09:12

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

降维完成之后，PCA找到的每个新特征向量就叫做“主成分”，而被丢弃的特征向量被认为信息量很少，这些信息很可能就是噪音。
Tancenter·2023-09-24 05:16

基变换与矩阵对角化

特征向量是当基向量进行旋转，剪切，拉伸等操作后保持不变的向量表示的是原来的基从拉伸
accosmos·2023-09-24 03:54
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