线性变换

线性代数——(3)矩阵

线性变换1直线依旧是直线2原点必须保持固定矩阵定义Matrix方阵image.png上三角和下三角image.png对角矩阵image.png矩阵相等image.png矩阵的加法image.png矩阵加法的运算规律
_羊羽_·2020-02-10 20:57

线性变换及其与矩阵的关系——线性代数的本质（三）

--Morpheus线性变换Lineartransformation通常我们说变换（transformation）时，实际上指的是函数（function）—，给它一定的输入，它会产生相应的输出。
程序员在深圳·2020-02-10 19:16

主成分分析(PCA)（转）

在我们处理高维数据的时候，为了能降低后续计算的复杂度，在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维本质上讲，PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去，但这个投影可不是随便投投，要遵循一个指导思想
小亮_85e5·2020-02-07 09:54

奇异值分解（SVD）

一、特征分解一个矩阵就相当于一个线性变换，因为一个矩阵乘以一个向量后得到的向量，其实就相当于将这个向量进行了线性变换。
owolf·2020-02-07 09:50

为什么说深度学习才是人工智能的主流方向？

深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。深度学习的目的是建立并模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿大脑的机制来解
AI女神安娜·2020-02-07 01:27

图像灰度变换、二值化、直方图

1、灰度变换1）灰度图的线性变换Gnew=Fa*Gold+Fb。Fa为斜线的斜率，Fb为y轴上的截距。Fa>1输出图像的对比度变大，否则变小。
啊哈彭·2020-02-01 14:00

[计算机图形学03]仿射变换和透视变换

其中缩放变换和旋转变换被称为线性变换(Lineartransform)，线性变换和平移变换统称为仿射变换(Affinetransform)。1
freemanzZZ·2020-01-31 23:15

基于ORL库的PCA人脸识别系统matlab实现

它可以通过线性变换将原始
weixin_44348260·2020-01-20 15:15

为什么会存在激活函数？

ShuYini时间:2019-9-1引言    在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图：    第一步，输入该节点的值为,时，在进入这个隐藏节点后，会先进行一个线性变换
Shu灬下雨天·2020-01-18 00:36

百面机器学习读书笔记

对数值类型特征做归一化：是什么：把所有数据特征统一到一个大致相同的数值区间，消除数据特征之间的量纲影响，使得不同特征之间具有可比性常用方法：线性函数归一化（Min-MaxScaling），进行线性变换，
sharp·2020-01-16 10:48

RE: 简单线性代数学习笔记 線形代数は基本的な問題である

前言与一些注意事项与定义听说明天要讲拟阵,然后就搞一下线性代数.大多数内容来自\(wfj\_2048\)的\(ppt\)在这里先解释一下左乘和右乘是啥,\(A\)左乘\(B\)就是\(AB\),\(A\)右乘\(B\)就是\(BA\)线性变换是乱七八糟凑
fexuile·2020-01-14 17:00

奇异值分解(SVD) --- 几何意义

原文：http://blog.sciencenet.cn/blog-696950-699432.html关于线性变换部分的一些知识可以猛戳这里奇异值分解(SVD)---线性变换几何意义奇异值分解(Thesingularvaluedecomposition
MapleLeaff·2020-01-07 00:12

机器学习和深度学习之数学基础-线性代数 第四节 线性变换及其与矩阵的关系

上文介绍从运动的角度直观的理解向量，这一节主要介绍线性变换及其与矩阵的关系。线性代数的核心之一是线性变换，英文是lineartransformation。
yong_bai·2020-01-05 11:29

PCA的数学原理

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。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这
mogu酱·2020-01-03 16:30

北京大学2020年考研试题

2020年北京大学高等代数与解析几何考研试题1.(10分)设$V_0=\{0\},V_1,\cdots,V_{n-1},V_{n}=\{0\}$是$n+1$个有限维线性空间,定义线性变换$\varphi_i
Eufisky·2019-12-30 23:00

P1 What are we going to learn

三、应用傅里叶变换（线性变换）预测：为何可以使用线性系统预测？——对于未知规律的事件，采用线性系统来预测，往往可
陈昱熹·2019-12-29 20:58

协方差矩阵的几何解释【翻译】

在本文中，我们通过探索线性变换与结果数据协方差之间的关系，提供协方差直观、几何解释。绝大部分教科书是基于协方差的矩阵概念来解释数据的形状。相反，我们采用向后的方法，用数据的形状来解释协方差矩阵的概念。
A黄橙橙·2019-12-27 18:55

(Tensorflow学习）MNIST手写体识别 卷积神经网络LeNet-5模型实现

一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集上一篇文章，我用单隐藏层的全连接神经网络，实现对MNIST手写体的识别，测试集上只能达到98%正确率。如果用卷积神经网络，可以达到更好的效果。
Isaac320·2019-12-27 11:35

R数据可视化4: PCA和PCoA图

它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关
jlyq617·2019-12-27 08:36

YUV数据格式

下图显示了UV取不同值对应的颜色YUV格式和RGB格式可以通过如下线性变换转化。Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;U=-0.169*R-0.331*G+0.5*B
飞扬_6056·2019-12-26 14:02

Numpy介绍、安装、使用（包含numpy教程详解）

提供了大量关于科学计算的相关功能，例如，线性变换，数据统计，随机数生成等。其提供的
Jalen data analysis·2019-12-26 12:12

为什么梯度反方向是下降速度最快的方向？

3、导数是线性变换。如何理解导数的概念?二、了解偏导数，方向导数。多元函数中全微分与偏导数、偏微分的直观区别是什么？三、方向导数与梯度的关系。如何直观形象的理解方向导数与梯度以及它们之间的关系？
Arya鑫·2019-12-25 22:23

线性变换 vs 矩阵 vs 《The Matrix》

线性变换概念理解线性变换是一个function。一个input向量，通过function，变成output向量。而这种变换，在坐标系中，表现为一种移动，由input向量移动到output向量。
Gin_714d·2019-12-24 17:14

常用激活函数总结

image对于每个神经元来说，都是先进行线性变换，再将线性变换的结果通过激活函数来进行激活。注意，这里的有效激活函数必须是非线性函数。
有苦向瓜诉说·2019-12-24 15:19

主成分分析和因子分析十大不同

Author：杜七从十个方面阐述主成分分析和因子分析的十大不同：1,原理不同：主成分分析（Principalcomponentsanalysis，PCA）基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标
杜七·2019-12-24 05:10

高等代数理论基础80：若尔当标准形的几何理论(3)

若尔当标准形的几何理论(3)易知复方阵的若尔当标准形的存在与唯一性给定复方阵B,找矩阵使称为若尔当标准形等同于对给定线性变换,找一组基使在这组基下矩阵成为若尔当标准形计算步骤1.取任意n维复线性空间V及它的一组基
溺于恐·2019-12-23 05:39

PART 1 神经网络和深度学习

，着重建立知识框架，对于细节知识尤其是已熟知的点做简略或忽略处理第一章简介[2019-10-04]1.1什么是神经网络1.1.1神经元一个节点，该节点接收一些输入的数值，并进行计算（通常是加权求和+非线性变换
张向松F·2019-12-22 07:58

2018-05-29 3D数学06（第八章）-矩阵的线性变换

第一节：旋转1.2D中的旋转上一节中讲了矩阵的几何意义，矩阵的每一行可以看做该维度向量的分解坐标轴向量所对应的最终状态。接下来我们以2D单位向量来讨论2D向量的旋转问题。上图中我们以2D向量[11]来演示旋转θ角后的矩阵表示。首先分解2D向量[11]，然后[11]向量的旋转其实就是分解的p和q向量的旋转，旋转后得到的p'和q'向量就是旋转后的向量。我们可以根据三角函数求出旋转后的分解向量p'和q'
悦悦_成长日记·2019-12-22 04:14

金准数据深度学习技术研究

深度学习试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象，与目前的人脑模型接近，符合人类层次化的组织概念、由
King大神·2019-12-20 00:53

【机器学习基础】正则化

从多项式变换和线性回归说起在非线性变换小节中，我们有讨论Q次多项式变换的定义和其包含关系，这里如果是10次多项式变换，那么系数的个数是11个，而2次多项式的系数个数是3。从中我们可以看出，所
JasonDing·2019-12-19 19:20

六：逻辑回归：损失函数、梯度、决策边界（20191209-20191215)

损失函数、梯度、决策边界实践：代码实现及sklearn逻辑回归0x01逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression，LR），LR的建模过程体现了数据建模中很重要的思想：对问题划分层次，并利用非线性变换和线性模型的组合
s0k0y·2019-12-19 11:59

AffineTransform -> 仿射变换

1、定义：AffineTransform类描述了一种仿射变换的功能，它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”（即变换后直线还是直线不会打弯，圆弧还
寻形觅影·2019-12-18 14:55

线性代数两日特训班视频免费领取

童校长亲授两日特训班，带您一次掌握行列阵、线性变换等相关知识，包括神秘的微分方程解法一次教会您！扫码加万门官方小万微信wanmen1127或wanmen0001，免费领课。
万门大学小万·2019-12-18 00:24

线性代数笔记33——基变换和图像压缩

线性变换可以脱离坐标系，而描述线性变换的矩阵却要依赖于坐标系，因此选择合适的基会更便于计算。图像的知识灰度图像由于景物各点的颜色及亮度不同，摄成的黑白照片上或电视重现的黑白图像上各点呈现不同程度的灰色
我是8位的·2019-12-17 17:00

4-Error and Noise

一般的非线性变换学习流程。从空间X变换到空间Z；在空间Z进行学习；若有必要，可将空间Z的boundary变换回到空间X。nonlinearErrormeasure.
Klaas·2019-12-17 00:17

奇异值分解(SVD) --- 线性变换几何意义

PS：一直以来对SVD分解似懂非懂，此文为译文，原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把这个问题讲解的如此清晰，实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题，简单形象，真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理解，比如个性化推荐中应用了SVD，文本以及Web挖掘的时候也经常会用到SVD。原文：Werecommendasingularvalued
尼小摩·2019-12-15 08:48

3D图形:透视投影

概述在3D图形:矩阵与线性变换中,曾经简单的说过关于正交投影和透视投影的简单区别,这一篇博客将对透视投影做进一步的了解与深入.如下图所示,两种投影方式,一种是平行投影也叫作正交投影,正交投影的特点是所有的投影线都是平行的
神经骚栋·2019-12-15 03:19

线性代数笔记32——线性变换及对应矩阵

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/qCmstZdzCy1WCfBAkEZEoA线性变换这个词在线性代数中经常被提及，每个线性变换的背后都有一个矩阵。
我是8位的·2019-12-14 13:00

线性代数笔记32——线性变换及对应矩阵

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/qCmstZdzCy1WCfBAkEZEoA线性变换这个词在线性代数中经常被提及，每个线性变换的背后都有一个矩阵。
我是8位的·2019-12-14 13:00

高等代数理论基础79：若尔当标准形的几何理论(2)

若尔当标准形的几何理论(2)定义：设是上n维空间上的一个线性变换,是一个-不变子空间,若有,使,则称为的一个-循环子空间注：定义对任一数域P有效引理：,,的最小多项式为,则证明：设,有,使作带余除法则是的线性组合若有即由是的最小多项式
溺于恐·2019-12-14 03:43

PCA的数学原理

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。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。
feel_different·2019-12-13 20:00

从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

数学上，线性变换的特征向量是一个非简并的向量，其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩
xiao_dong_zi·2019-12-12 20:06

分类（PCA）

1.PCAPCA（PrincipalComponentsAnalysis）即主成分分析，也称主分量分析或主成分回归分析法，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
thinkando·2019-12-07 19:55

专题：幂零矩阵

设是幂零指数为的阶幂零矩阵，则相似于每个块主对角元都是的形矩阵，且每个块的阶数不超过，块的总数为，阶块个数例题例4.11已知阶复矩阵，若，则是幂零矩阵例4.13设是数域上的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
抄书侠·2019-12-07 18:08

特征值特征向量的意义与应用（标准差椭圆）

1.线性变换的几何角度：（1）从相似变换，线性变换角度为起点:  设V是数域P上的n维线性空间，T是V的一个线性变换，现取定V的一组基α_1,α_2,α_3,…α_n，则每个Tα_i都
gis11·2019-12-06 18:19

2018-06-15矩阵通俗理解（三）

在第二部分结束的时候，我说：“矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基的描述。
悦悦_成长日记·2019-12-02 06:35

9-Linear Models II

非线性变换。对于线性不可分的情况，可以进行非线性变换(可能增加VCdimension）。变换之后的坐标之间是有冗余的，有可能存在关联关系，所以是小于等于号。
Klaas·2019-11-30 05:06

矩阵理论

线性变换的伸缩因子行列式>0缩放行列式<0缩放+改变基的“左右手法则”矩阵乘法的本质是什么？
跑者小越·2019-11-30 03:03

向量、矩阵、线性变换的通俗理解

一、核心概念不变的空间永远不变空间的原点永远不变空间中的对象（点、元素）永远不变改变的改变的只是描述空间的方式二、论证1、一维理解比如一个存放苹果重量的空间，里面放了所有的自然数来表达苹果的重量。假设有一个苹果叫A，A的重量是一个不会改变的事实，但是描述这个苹果重量的方式却有很多种，每一种描述都是苹果重量的一个测写。1000g和1kg是一个意思，都真实表达了苹果的重量。但是我们知道1000g的数值
复苏森林·2019-11-29 21:27

三位物理学家与陶哲轩证明的惊天定理，原来早在教科书里？

其实简单的理解特征值与特征向量就要从线性变换说起，因为大部分的线性变换都会改变向量的方向，如下图所示：不过也存在只改变长度不改变方向的线性变换，如下图所示：那么
AI科技大本营·2019-11-29 18:27
上一页 37 38 39 40 41 42 43 44 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他