decomposition 第2页

C#，码海拾贝（19）——一般实矩阵的QR分解（QR Decomposition）方法之C#源代码

1实矩阵实矩阵，指的是矩阵中所有的数都是实数的矩阵。如果一个矩阵中含有除实数以外的数，那么这个矩阵就不是实矩阵。2QR（正交三角）分解法QR（正交三角）分解法是求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法，与此正规正交矩阵的通用符号Q

深度混淆·2023-06-10 11:52

C#，码海拾贝（17）——对称正定矩阵的乔里斯基分解（Cholesky decomposition）与行列式的求值之C#源代码

31月53日这一天，法国数学家安德烈-路易·乔列斯基在第一次世界大战即将结束时的一场战斗中阵亡，享年///矩阵类///作者：周长发///改进：深度混淆///https://blog.csdn.net/beijinghorn///publicpartialclassMatrix{//////对称正定矩阵的乔里斯基分解与行列式的求值//////源矩阵///返回行列式的值///求解是否成功publics

深度混淆·2023-06-10 11:51

C#，码海拾贝（18）——矩阵的（一般）三角分解法（Triangular Decomposition）之C#源代码

1三角分解法TriangularDecomposition三角分解法亦称因子分解法，由消元法演变而来的解线性方程组的一类方法。设方程组的矩阵形式为Ax=b，三角分解法就是将系数矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U之积：A=LU，然后依次解两个三角形方程组Ly=b和Ux=y，而得到原方程组的解，例如，杜利特尔分解法、乔莱斯基分解法等就是三角分解法。若能通过正交变换，将系数矩阵A分解为A=L

深度混淆·2023-06-10 11:51

基于MATLAB的小波去噪

%小波分解与程序,Xk0是要分解的原始信号,step是表示要分解的层数function[Xh,D]=decomposition(Xk0,step)[h0,h1,g0,g1]=filtercoefficience

fpga和matlab·2023-04-18 06:05

sklearn中的数据预处理和特征工程

六大板块中有两块都是关于数据预处理和特征工程的*模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容*模块Impute：填补缺失值专用*模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践*模块decomposition

Punster_c94b·2023-04-17 21:22

Transformer在时序预测的应⽤第一弹——Autoformer

Autoformer:DecompositionTransformerswithAuto-CorrelationforLong-TermSeriesForecasting（NIPS2021）做长时间序列的预测Decomposition

程序媛小哨·2023-04-16 18:09

Longest Chunked Palindrome Decomposition【贪心,双指针,字符串,动态规划,滚动哈希】困难

本文属于「征服LeetCode」系列文章之一，这一系列正式开始于2021/08/12。由于LeetCode上部分题目有锁，本系列将至少持续到刷完所有无锁题之日为止；由于LeetCode还在不断地创建新题，本系列的终止日期可能是永远。在这一系列刷题文章中，我不仅会讲解多种解题思路及其优化，还会用多种编程语言实现题解，涉及到通用解法时更将归纳总结出相应的算法模板。为了方便在PC上运行调试、分享代码文件

memcpy0·2023-04-14 02:16

主成分分析（降维）案例介绍

[关键技术]主成分分析，调用机器学习库sklearn.decomposition的PCA模型;生成数据集，调用sklearn.datasets库的make_blobs()函数;训练之后进行标准化、降维、

爱打羽毛球的小怪兽·2023-04-13 20:31

段式回文 | Longest Chunked Palindrome Decomposition

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号：山青咏芝（shanqingyongzhi）➤博客园地址：山青咏芝（https://www.cnblogs.com/strengthen/）➤GitHub地址：https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址：https://www.cnblogs.com/streng

weixin_30484739·2023-04-12 23:28

LeetCode·每日一题·1147. 段式回文·贪心

作者：小迅链接：https://leetcode.cn/problems/longest-chunked-palindrome-decomposition/solutions/2221973/tan-xin-zhu-shi-chao-ji-xiang-xi-by-xun-e3jii

迅狮·2023-04-12 22:53

leetcode：1147. 段式回文

链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-chunked-palindrome-decomposition/此题比较简单，之间暴利递归就可以了。

QIANYIFAN010203·2023-04-12 22:21

Certifying Some Distributional Fairness with Subpopulation Decomposition

文章目录CertifyingSomeDistributionalFairnesswithSubpopulationDecomposition1.介绍2.基于公平约束分布的可验证公平性2.1可验证公平性3.公平性认证框架3.1子群分解【核心】3.2具有敏感偏移的可验证公平性3.3具有一般偏移的可验证公平性附录数据分布CertifyingSomeDistributionalFairnesswithSu

梦码城·2023-04-07 04:37

《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》——第3章，第3.3节系统的分解

本节书摘来自华章出版社《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》一书中的第3章，第3.3节系统的分解，作者[美]布鲁斯·卡梅隆，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看3.3系统的分解3.3.1分解分解（decomposition

weixin_34416649·2023-03-30 06:59

线性规划技巧: Benders Decomposition

Benders分解由JacquesF.Benders在1962年提出[1].它是一种把线性规划问题分解为小规模子问题的技巧.通过迭代求解主问题和子问题,从而逼近原问题的最优解.与列生成(ColumnGeneration)相比,Benders分解是一种行生成(RowGeneration)技巧:主问题的约束来自子问题的解.本文介绍的内容基于Georrion和Graves[2].问题描述考虑如下的数学规

胡拉哥·2023-03-17 19:34

Scikit-learn之模型评估预测

sklearn.decomposition.PCA—scikit-learn1.2.2documentation（sklearn官网），代码以后补上，先介绍一些简单的sklearn能做到很多传统意义上（

灼清回梦·2023-03-13 07:58

麻省-计算机-4

1、generalization继承、abstraction抽象、specification规格化、formalparameter形参、decomposition分解、under-constrained

happyfatboy·2023-02-19 07:20

数据预处理1:无量纲化especially for Scaler

模块preprocessing：几乎包含数据预处理的所有内容模块Impute：填补缺失值专用模块feature_selection：包含特征选择的各种方法的实践模块decomposition：包含降维算法

Aksinia·2023-02-17 16:10

python pls_python – sklearn的PLSRegression：“ValueError：数组不能包含infs或NaNs”

importnumpyasnpimportsklearn.cross_decompositionpls2=sklearn.cross_decomposition.PLSRegression()xx=np.random.random

weixin_39839541·2023-02-07 07:01

STL：A Seasonal-Trend Decomposition procedure Based on Loess

STL要处理的问题：如何将复杂时间序列的周期和趋势分解出来？image.pngSTL的算法：框架：给定一个周期内包含的点数，首先将周期回归出来，然后再将原始序列和周期分量做一次减法，得到去周期的分量（包含余项噪声），最后对该分量利用平滑进行去噪，得到趋势分量。余项分量则是用原始序列-周期分量-趋势分量。学术版本：在实际设计算法的时候，为了追求精准、鲁棒，设计了多次循环的算法来计算得到更准确的周期分

Aerio_不要坐井观天·2023-02-03 07:47

降维算法——PCA对人脸识别数据集的降维

一、数据来源Sklearn自带数据集fetch_lfw_people二、模型选择降维使用Sklearn的decomposition模块下的PCA三、分析过程1）导入相关库fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpy

YUENFUNGDATA·2023-02-02 03:18

【读论文-2】MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition（一种基于分解的多目标进化算法）

论文链接：MOEA/D:AMultiobjectiveEvolutionaryAlgorithmBasedonDecomposition参考博客：【1】MOEAD_qq_37780048的博客-CSDN博客_moead【2】https://blog.csdn.net/sinat_33231573/article/details/80271801【3】进化计算（八）——MOEA/D算法详解Ⅱ_南木长

小黄不头秃·2023-01-30 17:44

软件系统设计-15-架构设计

DesignStrategiesAbstractionGenerate&TestDecompositionReusableElementsIteration&RefinementDivide&Conquer1.1.1.分解Decomposition

SpriCoder·2023-01-29 07:42

Sklearn官方文档中文整理6——交叉分解，朴素贝叶斯和决策树篇

Sklearn官方文档中文整理6——交叉分解，朴素贝叶斯和决策树篇1.监督学习1.8.交叉分解【cross_decomposition.PLSRegression，cross_decomposition.PLSCanonical

yumin1997·2023-01-16 17:37

FLESH-DECT(MedIA 2021)——一个material decomposition的观点

知乎同名账号同步发布。参考文献Estimatingdual-energyCTimagingfromsingle-energyCTdatawithmaterialdecompositionconvolutionalneuralnetwork刚好做了个关于这篇论文的PPT，所以本篇博客的大量内容直接照搬PPT截图。目录一、概念和模型功能简介二、materialdecomposition的思想三、P和b

umbrellalalalala·2023-01-13 10:12

sklearn-第八节（可视化）

estimators：用于绘制各种算法metrics：用于绘制机器学习的onfusionmatrix,ROCAUCcurves,precision-recallcurves等曲线cluster：主要用于绘制聚类decomposition

~一段浮华·2023-01-12 15:02

Replicate Brogaard Stock Volatility Decomposition

文章目录IntroductionDataandSampleDownloadDataCleanDataExtractEstimationUnitandSetGlobalVariablesImplementBrogaardDecompositionEstimateVARCoefficients,MatrixBBB,ϵt\epsilon_tϵt,Σe\Sigma_eΣe,andΣϵ\Sigma_\eps

磐石若水·2023-01-12 08:59

Dig into Estimation of VAR Coefficients, IRFs, and Variance Decomposition in Stata

文章目录MotivationSetBenchmarkTheoreticalDefinitionsandCalculationFormulasDefinetheVARsystemCalculatereduced-formcoefficientsAi(i=1,2,..,p)A_i(i=1,2,..,p)Ai(i=1,2,..,p)CalculateImpulseResponseCoefficients

磐石若水·2023-01-12 08:28

Theory for the information-based decomposition of stock price

文章目录MotivationThepotentialofBrogaardDecompositionIntuitionsforBrogaarddecompositionTechniquedetailsinBrogaarddecompositionDefinetheVARsystemIdentifytheVARsystemVariancedecompositionSummaryMainReferenc

磐石若水·2023-01-12 08:16

sklearn中PCA函数

blog.csdn.net/u012102306/article/details/52294726本篇不介绍PCA，关于PCA收藏过另外几篇写的很好的博文本篇仅针对sklearn中的PCA作记录一、代码怎么写sklearn.decomposition.PCA

阿委困的不能行·2023-01-08 13:15

RDGAN Retinex Decomposition Based Adversarial Learning for Low-Light Enhancement（论文阅读笔记）

RDGANRetinexDecompositionBasedAdversarialLearningforLow-LightEnhancement（论文阅读笔记）最近学习了一篇论文《RDGANRetinexDecompositionBasedAdversarialLearningforLow-LightEnhancement》，记录一下概括在本文提出了一种基于端到端学习的框架，该框架首先对弱光图像进

xingS1992·2023-01-07 19:40

奇异谱分析 SSA matlab

参考链接：https://www.kaggle.com/code/jdarcy/introducing-ssa-for-time-series-decomposition/notebook%%数据clearclccloseallt

舒服的好死·2023-01-06 17:31

sklearn中使用pca.components还原和转换矩阵

简介在经过sklearn.decomposition.PCA的transform()方法转换后，我们可以轻松得到原始数据转换后（降维）的矩阵，inverse_transform(X)方法可以让我们把转换后的矩阵变回为转换前的矩阵

XINFINFZ·2023-01-03 11:09

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

一、scikit-learnPCA类介绍在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。

轩儿毛肚·2023-01-02 16:01

sklearn-降维算法

sklearn中的降维算法主成分分析PCAclasssklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver

CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

pca python sklearn_Python sklearn.decomposition 模块，KernelPCA() 实例源码 - 编程字典

def__init__(self,data,input_dimensionality,output_dimensionality,kernel_type='rbf',degree=2,sigma=0,kernel_scaling=1,c=1,scaler=None):"""CreatesaKernelSEFobject:paramdata:thedatatobeusedbythekernel:pa

蔓誅裟華·2022-12-30 04:00

sklearn - Dimensionality reduction

参考：1、http://scikit-learn.org/stable/2、http://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions2.5

风吴痕·2022-12-27 09:52

modnet:real-time trimap-free portrail matting via objective decomposition

目前抠图（ImageMatting）的主流算法有哪些？-知乎什么是抠图对于一张图I，我们感兴趣的人像部分称为前景F，其余部分为背景B，则图像I可以视为F与B的加权…https://www.zhihu.com/question/68146993/answer/1914887189MODNet阅读笔记-知乎论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.11961.pdfMODNet官

Kun Li·2022-12-27 06:23

机器学习—PCA降维

在sklearn.decomposition.PCA中，使用的是SVD（奇异值分解）的方法进行降维。

2rui13·2022-12-22 11:16

论文阅读——MODNet: Real-Time Trimap-Free Portrait Matting via Objective Decomposition

一、摘要论文提出一个轻量级的抠图目标分解网络（MODNet）用于人物的实时抠图，且输入为单一图片，不需要提供诸如trimap的其他输入。主要改进在于通过显示约束同时优化一系列子目标。另外本论文有两个改进技术。一是融合了多尺度特征的语义估计e-ASPP。二是自监督的子目标一致策略。实验证明，速度够快，且该方法可运用于图片和视频。二、方法MODNet共分为几个分支。一是semanticestimati

Kiko1996·2022-12-21 02:14

IS ATTENTION BETTER THAN MATRIX DECOMPOSITION

ISATTENTIONBETTERTHANMATRIXDECOMPOSITION?原始论文：IsAttentionBetterThanMatrixDecomposition?|OpenReview代码：[Gsunshine/Enjoy-Hamburger:ICLR2021top3%]IsAttentionBetterThanMatrixDecomposition?(github.com)摘要目前s

Trouble..·2022-12-18 08:23

张量（二）：张量分解（tensor decomposition）

与矩阵分解一样，我们希望通过张量分解去提取原数据中所隐藏的信息或主要成分。当前主流的张量分解方法有CP分解，Tucker分解，t-SVD分解等，更新的方法大多是在他们的基础上做进一步的改进或引用。因此，张量分解也是张量算法的基础。下面分别做介绍。目录一、CP分解二、Tucker分解三、t-SVD分解四、张量链分解五、张量环分解一、CP分解CP分解是将任意高阶张量分解成多个秩为1的“因子张量”之和。

瑶琴遇知音·2022-12-17 02:09

【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org

geekidentity·2022-12-16 00:12

【机器学习】sklearn库浅学习

sklearn.datasets）（2）常用数据集：（3）数据集读取代码（4）常用方法（5）数据预处理思路（6）数据预处理代码三.特征选择sklean.feature_selection：四.特征降维（1）sklearn.decomposition

刺猬240·2022-12-15 19:30

奇异值分解（SVD）（Singular Value Decomposition）

奇异值分解在机器学习中经常碰到，今天详细讲讲。本文章中说的"矩阵"/"向量"都指的是实数矩阵/实数向量，我们只说实数域内的情况。整数有质因子分解，比如12=2*2*3。分解成2*2*3后，比单单研究12这个数，我们会容易得到一些信息，比如，12这个数不能整除5；一个数n乘12后，会整除2和3；等等。那么矩阵呢，我们是否可以像整数的质因子分解一样进行分解？这样比单单研究这个矩阵也许就会获得很多有用的

大豆木南·2022-12-13 11:22

svd分解

sklearn中svd分解classsklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2,*,algorithm='randomized',n_iter=5

Mick..·2022-12-09 16:24

Dagum Gini Decomposition，Dagum基尼系数分解的python实例

背景基尼系数（GiniindexorGiniCoefficient），是国际上通用的、用以衡量一个国家内或地区内总体居民收入差距的常用指标之一。但是其全局性的特征也意味着缺少了局部的收入（或发展等）的相对区域化的信息。在97年CamiloDagnum介绍了一种对Gini系数进行区域化分解的方法，用以将基尼系数这个相对宏观的数值描述分解为子区域内差距、子区域间差距等相对细节的描述以及超变密度。而这样

wsxyh1071652438·2022-12-08 20:24

Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Decomposition Strategy (ECAI2020)

0.引言1.摘要实体和关系联合提取的目的是利用单一模型检测实体对及其关系。以往的工作通常采用先提取后分类或统一标注的方式来解决这个问题。但是，这些方法在提取实体和关系的过程中要么存在冗余实体对，要么忽略了重要的内部结构。针对这些局限性，本文首先将联合抽取任务分解为两个相互关联的子任务，即HE抽取和TER抽取。前一个子任务是区分所有可能涉及到目标关系的头实体，后一个子任务是识别每个提取的头实体对应的

fond_dependent·2022-12-08 02:27

Bias-Variance+Noise Decomposition in Linear Regression

Model:y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。\begin{aligned}&y=F(\mathbf{x})+v\\&\text{$F(\mathbf{x})$在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。}\end{aligned}y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的o

Haiyun_Jin·2022-12-07 06:32

【矩阵分解一】奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)

凝眸伏笔·2022-12-06 11:55

特征值分解（Eigen Value Decomposition，EVD）、奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）原理、公式推导及应用

1正交矩阵&正交变换正交变换是保持图形形状和大小不变的几何变换，包含旋转、平移、轴对称及这些变换的复合形式，正交变换可以保持向量的长度和向量之间的角度不变。特别的，标准正交基经正交变换后仍为标准正交基。在有限维的空间中，正交变换在标准正交基下的矩阵表示为正交矩阵，其所有行和所有列也都各自构成一组标准正交基。同时，正交变换的逆变换也是正交变换，后者的矩阵表示是前者矩阵表示的逆。2特征值分解（Eige

CA727·2022-12-06 11:24

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