ZCA

leetcode34.排序数组中查找元素第一个和最后一个位置两种解题方法（超详细）

envType=list&envId=ZCa7r67M这道题，读者可能会说这道题有什么好讲的？不就是双指针一次就出结果吗？本题我们
让你明白算法！·2023-11-19 17:07

白化

ZCA白化：pca白化后，把它又变换到原来的空间中，方差相同不要求为1.
Jeffery_李俊峰·2023-10-23 21:39

不容易解的题10.7

envType=list&envId=ZCa7r67M模拟题的一种，说难也难，说简单也简单。
让你明白算法！·2023-10-12 23:45

不容易解的题10.10

envType=list&envId=ZCa7r67M给一个字符串，让我们找最长回文子串这题不用说，回文子串那一定是连续的，第一眼看可能想到滑窗，想法是好想法，但是你如何确定窗口大小？
让你明白算法！·2023-10-12 23:06

不容易解的题10.5

envType=list&envId=ZCa7r67M会做就不算难题，如果没做过不知道思路，这道题将会变得很难。
想做渗透的杨·2023-10-05 17:04

不容易解的题10.4（kmp算法的应用和讲解）

envType=list&envId=ZCa7r67M题目描述中给出的字符串可能含有前导空格，两个单词之间存在多个单词和末尾含有多个空格的情况，让我们删除多余的空格的同时返回一个该字符串各个单词的反转字符串
想做渗透的杨·2023-10-04 23:28

【数据挖掘】PCA/LDA/ICA：A成分分析算法比较

如果您想了解更多关于PCA和ZCA之间的区别，请查看我之前基于numpy的帖子：PCA美白与ZCA美白：2D视觉效果白化数据的过程包括转换，使得转换后的数据具有单位矩阵作为...towardsdatascience.com
无水先生·2023-07-26 12:44

[nlp] 数据预处理：归一化&标准化&PCA降维&ZCA

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html参考：百度网盘ppt参考：https文章目录一、归一化（Normalization）最大最小、平均、非线性归一化批量归一化Batch_Normalization二、标准化（Standardization）归一化&标准化的作用：什么时候用归一化？什么时候用标准化？中心化（Zero-centered）三、白
心心喵·2023-07-19 21:09

Keras中的图片生成器类ImageDataGenerator

False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening
yzw1298023866·2022-12-11 00:43

【2022版】基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化

【2022版】基于矩阵分解的PCA白化&ZCA白化@author:Heisenberg主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）是一种常用的数据降维算法。
SUFEHeisenberg·2022-11-16 11:02

灰度公司加持的Zcash将有重大进展：一文说透Halo on Zcash技术

Halo2零知识证明系统，由ECC公司发明并开发，移除了初始信任设置，减少了Zca
白话区块链-大白·2021-01-13 13:00

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

,samplewise_center=False,  featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,  zca_whitening
ComputerVison·2020-10-06 16:50

实现主成分分析和白化

在这一节里，我们将总结PCA,PCA白化和ZCA白化算法，并描述如何使用高效的线性代数库来实现它们。首先，我们需要确保数据的均值（近似）为零。
PParis·2020-08-15 11:57

深度学习笔记二:PAC,PAC白化，ZCA白化

不知道怎么回事，博客误删了。不想再写了，列下提纲。PCAsigma=(x*x')/size(x,2);[u,s,v]=svd(sigma);xRot=zeros(size(x));%YouneedtocomputethisxRot=u'*x;%以下降维xHat=zeros(size(x));%Youneedtocomputethisuk=u(:,1:k);xHat=uk*(uk'*x);PCA白化
丁香留心·2020-08-13 23:15

ZCA白化的步骤

ZCA白化的主要用于去相关性，尽量使白化后的数据接近原始输入数据。
伤心的小屁孩·2020-08-13 20:08

keras中的zca_whtening白化处理

白化：是一个比PCA稍微高级一点的算法。白化的目的就是去除输入数据中的冗余信息，假设训练数据是图像，由于图像中相邻的像素之间有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的，白化的目的就是降低输入的冗余性。其实从高光谱遥感影像的角度上，可能是可以一试的预处理。输入数据集X，经过白化之后：1.特征之间相关性较低。2.所有特征具有相同的方差。PCA作为降维算法，一般通过求出原数据的特征向量，再把原数据映射到
Kun Li·2020-08-13 19:51

ZCA白化变换推导——Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images

参考文献：LearningMultipleLayersofFeaturesfromTinyImages：附录设数据集X的维数为d×n，且已经中心化则协方差矩阵为1/(n-1)*X*X'我们想让这n个d维向量中任意两维都不相关，则假定去相关矩阵为WY=W*X为了使W达到去相关的目的，Y*Y‘必须是对角阵，可以进一步约束Y满足Y*Y’=(n-1)I再对W矩阵加限制（主要是方便下面的推导）W=W‘则Y*
KCDKFT·2020-08-13 15:40

utilities（matlab）—— ZCA 白化

function[Z,Wsep,Wmix,m,U,S,V]=zca(X,portion),ifnarginn）%将U从m*m=>m*n%将S从m*n=>n*nWsep=V.
Inside_Zhang·2020-08-13 15:08

主成分分析（PCA）及白化（ZCA）

主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。现要对X进行线性变换为另一个矩阵Y，使得Y消除了X各特征的相关性，即Y的协方差矩阵为对角矩阵。X变换到Y的线性变换公式为:Y=PX（1）则，YY’=PX(PX)’=PXX’P’（2）对XX’进行特征值分解，则XX’=QDQ-1（3）(Q为XX’的特征矩阵，D为特征值对角矩阵)然
jiumi123·2020-08-13 15:31

PCA白化与ZCA白化的推导

PCA白化与ZCA白化的推导  最近看到batchnormalization的原理时候，看到了PCA白化和ZCA白化的算法，但有些疑惑，经过推导终于解决，特此记录。
dianfenglianyaoshi·2020-08-13 13:11

白化（Whitening） PCA白化 ZCA白化

白化处理分PCA白化和ZCA白化，PCA白化保证数据各维度的方差为1，而ZCA白化保证数据各维度的方差相同。
Danieljf24·2020-08-13 11:48

机器学习系列（8）：主成分分析（PCA）及白化（ZCA）

主成分分析（PCA）是一种数据降维算法。白化主要是降低输入特征的冗余性。假设X是m*n的矩阵，由n个样本（m维特征）组成。现要对X进行线性变换为另一个矩阵Y，使得Y消除了X各特征的相关性，即Y的协方差矩阵为对角矩阵（YY'为对角矩阵）。X变换到Y的线性变换公式为:Y=PX（1）则，YY’=PX(PX)’=PXX’P’（2）对XX’进行特征值分解，则XX’=QDQ-1（3）(Q为XX’的特征矩阵，D
涵子涵·2020-08-13 10:28

mybatis+mysql 时间段查询的sql语句

sql语句，我从页面传时间段为1999-09-09到2020-09-09用mybatis+mysql的语句查询不出数据但是在数据库里用sql语句是查询出数据的xml里的代数如下SELECTcount(zca.ID
yuan_chao_gui·2020-08-09 16:21

宇彤老师第四次课|n和l 平翘舌

二、平翘舌zca和zhchsh都属于舌尖音，区别在于发音部位。前者是舌尖轻抵下齿齿背发音，而后者是舌尖放到上齿龈与硬腭交接处发音。
syyt·2020-07-30 03:25

keras中ImageDataGenerator参数详解及用法实例

False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whi
xjq_ncu·2020-07-12 17:33

数据增强（from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator)

False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening
CtrlZ1·2020-07-11 19:13

tensorflow2.x学习笔记七：ImageDataGenerator的使用

False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening
万能的小黑Alex·2020-07-11 19:25

Whitening

（2）使得特征之间方差一样（单位协方差矩阵）一.显然不相关我们可以通过PCA来实现，因为xrot1，xrot2不相关Paste_Image.png归一化方差Paste_Image.png二.另一种白化ZCA
陈继科·2020-07-05 15:01

2018-09-08 白化

或者说我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差PCA白化降维后的矩阵可以表示为：redX=X(mxn)*U(nxk)所谓的PCA白化就是对降维后的数据redX的每一列除以其特征值的根号ZCA
码农阿欣·2020-07-04 09:49

Keras中的图像增强-基于keras的python学习笔记（十）

功能包括：特征标准化；ZCA白化；随机旋转、移动、剪切和反转图像；维度排序；保存增强后的图像。创建配置ImageDataGenerator之后
人工智障之深度瞎学·2020-06-29 13:25

007不写就出局40班各组0428作业汇总（四）

A、文章最佳前三:编号:823-杨卫祥文章题目:握住几百元比特币的孑孓谈币圈的“道理”（深度长文）文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/ICR9lalZLjcI9ysYi19zcA
渺尘03·2020-02-24 04:52

基础部分-白化+PCA特征值

http://blog.csdn.net/jxwhg/article/details/50186903数据白化处理还要分PCA白化和ZCA白化处理http://blog.csdn.net/hjimce/
阿布儿·2019-12-23 18:36

PCA白化和ZCA白化

当输入信号的维度很高时，信号各个维度之间的相关性使很强的，从而引入冗余信息。例如一个10x10的小图块，相邻像素之间相关性就很强，将其抽成一个100x1的向量，其各个维度之间的相关性也很强。白化的目的就是尽量减小信号各个维度之间的相关性；让信号各个维度具有相同的方差。白化之后的信号在高维空间上的分布总体上呈现球状，所以有的资料上也把白化称作sphering。白化的具体操作过程参考下面的链接，毕竟不
JiaxYau·2019-11-06 01:13

矩阵，向量，以及标量之间的求导

关于雅可比行列式，雅可比矩阵，海森矩阵，协方差矩阵，KL散度，相关系数，F值/P值，显著性分析，回归分析归一化([0,1],[-1,+1])，PCA/ZCA，矩阵求逆，奇异矩阵，幺矩阵，对角阵，对称矩阵
edward_zcl·2019-04-18 23:15

keras之ImageDataGenerator参数详解及用法实例-01

False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whi
醉小义·2018-11-12 16:45

zcash挖矿指南

用户支持，我们推荐使用我们的论坛：https://forum.z.cash/安装首先，您需要搭建您本地的Zca
Publish or Perish·2018-08-06 11:17

深度学习: 数据预处理

Introduction数据预处理主要分为数据归一化和PCA/ZCA白化两种方法。
JNingWei·2018-01-31 19:51

数据扩增 data-augmentation的方法及代码

1、使用keras的数据增强处理2、使用skimage的数据增强处理keras包括的处理，有featurewise视觉上图像会稍微变暗，samplewise视觉上图像会变成类x光图像形式，zca处理视觉上图像会变成灰白图像
技术修行·2017-12-24 22:30

Keras下的图像基本变换ImageDataGenerator参数说明

zca_whitening
bosa1082·2017-11-07 17:16

白化ZCA

参考资料：PCAWhiteningImplementingPCA/Whitening白化：https://my.oschina.net/findbill/blog/543485什么是白化？维基百科给出的描述是：即对数据做白化处理必须满足两个条件：使数据的不同维度去相关；使数据每个维度的方差为1；条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵；条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵为什么使用白化？教程给出的解
女王の专属领地·2017-06-10 10:36

图像白化的计算步骤

ZCA白化的主要用于去相关性，尽量使白化后的数据接近原始输入数据。
liujun-st·2017-04-24 17:17

ZCA白化(协方差矩阵变换成单位矩阵)和数据零均值处理

主成分分析（PCA）是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法。看过下文大致可以知道，PCA本质是对角化协方差矩阵，目的是让维度之间的相关性最小（降噪），保留下来的维度能量最大（去冗余），PCA在图像数据的降维上很实用，因为图像数据相邻元素的相关性是很高的。为了方便解释，我们以二维数据降一维为例（实际应用可能需要把数据从256降到50）：需要注意的是，两个特征值经过了预处理，其均值为零，方差相等，
tongle.Wang·2016-12-20 14:39

ZCA

CNN数值——ZCA冯超·4个月前前面我们已经讲了很多有关参数合并的事情，反倒忘了介绍有关输入数据的事情，下面就来介绍一下对输入数据的初始化算法。
tongle.Wang·2016-12-20 11:08

实现主成分分析和白化

实现主成分分析和白化在这一节里，我们将总结PCA,PCA白化和ZCA白化算法，并描述如何使用高效的线性代数库来实现它们。首先，我们需要确保数据的均值（近似）为零。
qq_25491201·2016-04-26 21:00

白话(whitening)

白化Contents [hide]1 介绍2 2D的例子3 ZCA白化4 正则化5 中英文对照6 中文译者介绍我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。
qq_25491201·2016-04-26 21:00

【UFLDL-notes of attached materials（to be continued）】

对于大图像，采用基于PCA/ZCA的白化方法是不切实际的，因为协方差矩阵太大。在这些情况下我们
qiusuoxiaozi·2016-04-15 14:00

深度学习文献阅读笔记（6）

基本思想是做了双层的PCA映射，并且在映射过程中进行了ZCA白化。其训练集的分类方法和对比实验思路以及对实验结果的描述值得借鉴。 52、深度人脸识别（DeepFaceRecognition）（英文，
u013088062·2016-01-14 20:00

ZCA

教程地址：斯坦福深度学习白化什么是白化？维基百科给出的描述是：即对数据做白化处理必须满足两个条件：使数据的不同维度去相关；使数据每个维度的方差为1；条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵；条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵。为什么使用白化？教程给出的解释是：假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性。比如在独立成分分析（
Lee的白板报·2015-12-13 16:00

Deep learning：三十一(数据预处理练习)

数据的白化常见的也有PCA白化和ZCA白化。 &
·2015-11-01 10:32

Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)

  　　前言： 　　这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。
·2015-11-01 10:20
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