线性变换

PCA

主成分分析是对原始数据进行一个线性变换，将具有相关性的变量转化为互不交互的新变量，并达到降维的效果。主成分分析可以对协方差矩阵或相关系数矩阵进行分析；其结果可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。
_eason_·2021-05-08 11:20

矩阵线性变换

1坐标轴旋转，整体拉伸，先看基向量ij的变完位置[1,0][0,1]变为[3,1][1,2]可以整合成向量[i,j]其他的变换为[i,j][x,y]空间变换：网格线平行，且等距分布都可以看成矩阵
跑得快的小提莫·2021-05-07 10:59

SVM支持向量机（三）

核技巧1.非线性分类问题如果可以用一个超曲面将正负实例分开，则这个问题是非线性可分问题非线性可分问题不好求解，因此采取线性变换，将非线性问题变化为线性问题来求解。
士多啤梨苹果橙_cc15·2021-05-06 07:45

【数字图像处理】OpenCV3 学习笔记

2.1.方法1：使用Mat中对矩阵元素的地址定位的知识2.2.方法二：使用Mat::at函数2.3.方法三：使用Mat的一个模板子类Mat_2.4.方法四：使用Mat::ptr模板函数3.图像掩模4.图像线性变换
与光同程·2021-05-05 17:43

机器学习---数学基础（三、线性代数）

文章目录一、线性空间与线性变换1.1可交换性和结合律1.2线性空间1.3傅里叶变换1.3.1连续傅里叶变换1.3.2离散傅里叶变换1.4线性相关和线性无关1.4.1线性相关1.5秩1.6线性变换二、矩阵
Jankin_Tian·2021-05-05 13:11

工作总结（2018.6.25-2018.7.6）

特征法)获取相机位姿（R和t）：通过求解E(8对点法)、F、或H（4对点法）的方式；三角测量法估计地图点的深度（s）；[3D->2D]PnP法通过n对3D点和2D点的投影关系求解相机位姿（R和t）：直接线性变换
teddyluo·2021-05-04 12:16

矩阵与线性变换 (3blue1brown 咪博士 图文注解版)

首先，恭喜你读到了咪博士的这篇文章。本文可以说是该系列最重要、最核心的文章。你对线性代数的一切困惑，根源就在于没有真正理解矩阵到底是什么。读完咪博士的这篇文章，你一定会有一种醍醐灌顶、豁然开朗的感觉！咱们先来说说啥叫变换。本质上，变换就是函数。例如，你输入一个向量[57]，image经过某个变换（即函数）的作用之后，输出另一个向量[2−3]image既然，变换本质上就是函数，那为啥还要多搞出这样一
爱跑咪·2021-04-30 20:15

为什么会有1×N N×1卷积核 和1*1卷积核

的卷积核主要是为了发现宽的特征和高的特征1×1的卷积核，因为在实验中发现很多特征并没有激发状态，所以通过1*1的卷积核来降维，相对应的1*1的卷积核对于1个像素是不变的，但是对于一堆像素其实就是一个简单的线性变换
半瓶水半瓶油·2021-04-29 10:33

线性变换归纳

9.3设是数域上的2阶矩阵构成的线性空间，对于的一个固定矩阵，定义的线性变换：证明：(1)若，则的特征值都为0(2)若的特征值都为0，则的特征值都为0提示：(1)设的特征向量为(2)法一：得那么法二：显然成立
抄书侠·2021-04-27 18:01

ICA independent components analysis

ICA的4要素：X->Y为线性变换新特征空间中Y_i之间相互统计独立。即I(Y_i,Y_j)=0可逆。X->Y，同时Y->X。
Dorts·2021-04-25 18:24

【人脸识别】基于matlab GUI PCA+SVM人脸识别（准确率）【含Matlab源码 823期】

PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。
紫极神光·2021-04-24 21:15

数字图像处理_02.3_(图像线性，非线性变换）

1.图像的线性变换图像的线性变换S=k×r+bS=k\timesr+bS=k×r+b其中rrr为输入变量，SSS为输出变量，k，bk，bk，b为线性变换中的倍数因子和偏移因子。
Atlasugar·2021-04-21 22:33

24.深度学习之自然语言处理-fastText & GloVe

个特点：神经网络模型架构，分层SoftMax和N-gram子词特征fastText模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到中间层
大勇若怯任卷舒·2021-04-21 10:30

群体结构——PCA分析

它是一个线性变换的过程。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用
EwanH·2021-04-19 16:13

二战周志华《机器学习》--PCA主成分分析

PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1、数学基础首先我们来看
城市中迷途小书童·2021-04-18 06:52

胶囊神经网络详解

胶囊的工作原理1.输入向量的矩阵乘法2.输入向量的标量加权3.加权输入向量之和4.向量到向量的非线性变换囊间动态路由算法(精髓所在）损失函数编码器解码器性能评估背景介绍GeoffreyHinton，深度学习的开创者之一
莱维贝贝、·2021-04-17 22:56

第三章 灰度变换与空间滤波

数字图像处理——第3章灰度变换与空间滤波文章目录数字图像处理——第3章灰度变换与空间滤波写在前面3.1灰度变换3.1.1基本的灰度变换函数图像反转对数变换伽玛变换分段线性变换函数--三种3.1.2直方图处理直方图均衡化
jmuyjl·2021-04-17 15:14

PCA(principal component analysis,主成分分析)

首先利用线性变换，将数据变换到一个新的坐标系统中；然后再利用降维的思想，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上。
吴十三和小可爱的札记·2021-04-15 11:43

归一化

常见的归一化方法：1、min-max归一化（Min-MaxNormalization）对各维特征值分别进行线性变换，使得各维特征值被映射到[0,1]之间（区间缩放），转换函数如下：其中max为某一维特征值的最大值
Tsukinousag·2021-04-13 13:41

特征值和特征向量在现代控制理论的简单应用

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1fx41137Zm在线性代数中，对于一个给定的线性变换A，它的特征向量经过这个线性变换的作用之后，得到的新向量仍然与原来的v
微笑小星·2021-04-10 12:21

Python计算机视觉——图像到图像的映射（作业三）

第三章图像到图像的映射序言一、单应性变换1.1直接线性变换算法1.2仿射变换二、图像扭曲2.1图像中的图像使用仿射变换放置图像使用ginput函数获取tp中的齐次坐标值2.2分段仿射扭曲手动获取坐标写入
按敲打·2021-04-09 16:42

【人脸识别】基于PCA+SVM之人脸智能评分系统matlab源码

PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。1.1降维问题数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。
青鸟语·2021-04-05 22:31

Normalization的基本思想

简述Normalization的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢
·2021-03-15 03:13

Normalization的基本思想

简述Normalization的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢
·2021-03-15 02:56

OpenCV-Python图像处理：透视变换概念、矩阵及实现案例详解

仿射变换博文传送门（带星号的为付费专栏文章）：*图像仿射变换原理1：齐次坐标来龙去脉详解*图像仿射变换原理2：矩阵变换、线性变换和图像线性变换矩阵*图像仿射变换原理3：仿射变换类型及变换矩阵详解*图像仿射变
LaoYuanPython·2021-02-26 23:46

狗狗变形记：任选4点的投影变换warpPerspective OpenCV-Python案例

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LaoYuanPython·2021-02-22 22:34

OpenCV-Python仿射变换开发中遇到的坑

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LaoYuanPython·2021-02-22 20:11

openCV仿射变换：getAffineTransform的案例

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LaoYuanPython·2021-02-21 21:12

OpenCV-Python图像处理：仿射变换详解及案例

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LaoYuanPython·2021-02-21 19:47

图像仿射变换原理5：组合变换矩阵的OpenCV-Python实现

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LaoYuanPython·2021-02-20 22:05

图像仿射变换shear怎么翻译？剪切、错切、推移哪个译词好？

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LaoYuanPython·2021-02-19 07:46

图像仿射变换原理4：组合变换及对应变换矩阵

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LaoYuanPython·2021-02-18 21:15

图像仿射变换原理3：仿射变换类型及变换矩阵详解

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LaoYuanPython·2021-02-16 00:09

为什么称图像旋转、错切、缩放变换是线性变换？

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LaoYuanPython·2021-02-14 23:40

图像仿射变换原理2：矩阵变换、线性变换和图像线性变换矩阵

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LaoYuanPython·2021-02-14 23:19

PaddlePaddle高层API学习笔记

introduce/6771三者的区别：人工智能：人类想要达成的目标机器学习：人工智能达成的一个手段深度学习：机器学习的一种方法神经网络的基本概念：神经元：神经网络中的每个节点称为神经元，由加权和、非线性变换
weixin_50874291·2021-02-10 23:29

《scikit-learn》PCA（一）

二十通过线性变换后创造的新的特征，新的特征不再具有可读性。至于降维的一些算法和数学，在最早的一些文章中已经粗略学习过了。
星海千寻·2021-02-09 18:12

图像仿射变换原理1：齐次坐标来龙去脉详解

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LaoYuanPython·2021-02-09 12:59

数据降维：主成分分析法

思想主成分分析法是一种统计方式，简化数据的方式，是一种线性变换，把数据变换到新的坐标系中，
·2021-02-09 01:48

PyG-Message中的torch-scatter规约操作理解

目录简介过程补充线性变换pyg-scatterpython实现scatter关于系数矩
静静和大白·2021-02-05 18:06

算法入门之散列（《算法笔记》）

【常用散列函数】（1）直接定址法：恒等变换（把输入的数作地址下标）或线性变换（2）平方取中法（3）除留余数法（除数最好是素数）【冲突】多个元素的哈希值相同解决冲突：（1）线性探查法（2）平方探查法（3）
Mic_Mickey·2021-02-04 15:15

对比度增强算法

目录1、线性变换增强对比度1.1、简单线性变换1.2、分段线性变换2、非线性变换增强对比度2.1、对数变换2.2、指数变换(γ\gammaγ矫正)3、其他变换3.1、灰度切片3.2、图像求反3.3、位图分割
飘渺╰_╯·2021-01-28 18:05

基变换、线性变换与pca主成分分析

pca全称是Principlecomponentanalysis，译为主成分分析，比如描述一个人信息时会用体重、身高、发型、爱好、收入、职业等信息，有时根据一个人的体重、身高、发型基本可以确定其性别，例如说一个女孩子是假小子，可能这个女孩有一个板寸头、身材很高，从众多属性中选取一两个，而无需其他属性作为参考就确定了一个分类，pca就是这样一个处理数据常用手段，即利用较少的属性对一组数据分类，pca
m2xgo·2021-01-27 14:33

网络学习笔记2——物理层基础（信号与系统）

定义公式信号在一定时间范围内的能量（连续）、（离散）信号在一定时间范围内的功率（连续）、（离散）自变量变换：对于一个信号进行自变量的线性变换，不同的变换组合如下表
月见樽·2021-01-19 16:40

数据降维：主成分分析法

思想主成分分析法是一种统计方式，简化数据的方式，是一种线性变换，把数据变换到新的坐标系中，
renyuzhuo·2021-01-19 13:28

齐次矩阵转化为欧拉角坐标系_从零开始图形学 | Matrix的线性变换和位移变换

http://games-cn.org/进入正题线性变换包含我们常说的【缩放】【斜切】【旋转】。
weixin_39626298·2021-01-17 10:37

基于Python的SM4ECB及CBC加密

目录1.算法简述（1）异或：（2）轮函数：（3）S盒置换：（4）线性变换L：2.密钥拓展算法3.轮函数实现（1）T合成置换：（2）S盒置换实现：（3）线性变换L实现：4.ECB加解密算法实现：5.CBC
LinDengOne·2021-01-15 23:53

线性变换器

在序列非常长的自回归预测任务上，我们的线性变换器与普通的变换器性能
Valar_Morghulis·2021-01-08 09:25

机器学习的线性代数（Python 版）

线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。
机器学习算法与Python实战·2021-01-05 14:53

四阶代数余子式怎么求_线性代数复习

具体来说是要对行列式、矩阵运算、矩阵分解、线性变换里面的基础概念记忆。纸质的笔记仅列出概念，要求自己看到后能理解，算是对复习效果的自测。有时间的话把详细内容放在知乎上，以便以后复习。
皮卡学长·2020-12-31 08:40
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