参考了两篇关于PCA的帖子：CodingLabs-PCA的数学原理【机器学习】降维——PCA（非常详细）-知乎里面讲的比较详细，我只做个小简化PCA（PrincipalComponentAnalysis

在之前的文章《卡哈马卡之战：历史上真实文明的降维打击》中我们简单介绍了西班牙与对印加帝国的一场战役以及这场战役结果背后的原因。

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(23)主要讲解:主成分析PCA，影像组学降维和特征筛选的区别0.PCA(Principalcomponentanalysis)的数学原理PCA.JPG

多次看到涉及多个领域，有关降维打击分析的文章，一直在思考这个概念对于我们普通人有什么启示呢？一、降维打击5.1出去玩，在这个万物求偶的季节，见到了孔雀开屏与火鸡开屏。

林雪放下SVD狙击步枪，对着距离他十五米隐蔽的胡江压着嗓音喊：“胡江！”胡江听到喊声，扭头发现林雪趴在地上对他招手，他对着张君芳：“原地趴着，侧身躺着都行，没

奇异值分解(SVD)矩阵A的分解涉及一个m×nm\timesnm×n的矩阵Σ\SigmaΣ,其中Σ\SigmaΣ=[D000]\begin{bmatrix}D&0\\0&0\end{bmatrix}[D00

文章目录SVD和EVD基本概念具体计算中的关系SVD和EVD基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）和特征值分解（EigenvalueDecomposition

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题，根据这k个样本的标签进行投票或权重计算，确定未知

它不仅能与现有的视频生成工具如LVDM和VideoCrafter1无缝集成，还能与SVD等其他视频生成方法兼容，为视频创造提供更多可能性。

过去的二十多年里，我一直对历史嗤之以鼻，不爱看，觉得看了没用，不如多读点工具书，起码对工作有帮助，但是在社会上经历了几年的人情世故，被降维毒打付出了惨痛的代价以后，我开始慢慢觉得，我需要一些历史的案例来指引我洞察人心

2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1.读取数据集2.2.2.处理缺失值2.2.3.转换为张量格式2.3.线性代数2.3.2.向量2.3.5.张量算法的基本性质2.3.6.降维

系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二

实际上她对你实施的是降维打击，你的每一次如沐春风都是她在用高情商向下兼容。这类女生就不要想着去感动她，她理性的一面比男人还会权衡利弊。就像

中小学成绩提升中端市场【2.用户场景痛点】外来人口多，公立学校少，私立学校林立，好的学校需要更好的成绩作为入学门槛，否则只能读中专【3.场景解决方案】期末期中考试，集中打宣传，孩子入学家长和孩子需要单独面试，降维打击家长

目录介绍一、PCA之前二、PCA之后介绍PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术。

视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD

关系很微妙的同盟者关系微妙是因为每一场跨部门正式沟通都一定会蒙染一层暴力冲突的色彩；同盟是因为可以帮你上升一个问题本身的维度，找到共同目标进行降维打击来解决问题。

所谓降维打击，其实是RPA软件，跨界做了软件自动化测试。

降维技术提供了一种解决方案，将数据转换为低维表示，同时保留基本信息。本文旨在比较和对比一些突出的降维技术，涵盖线性和非线性方法。

关键词:合作共赢向上管理向下管理组织环境五层需求理论人性橄榄球降维打击具体可测量可完成息息相关有时间期限倒推如果就人物时间地点2分钟捡了西瓜，丢了芝麻日行周结月论季线年轮

作业报告.png调研企业经营不好的根源在哪里？我们在做企业调研的过程中出现过很多这样的问题：企业：我的业绩不好呀，你有什么样的办法？我：没有办法？我为什么这样回答呢，本着对企业负责的态度，企业所提出的这个问题面太广了，有可能是企业本身的问题，有可能是项目设计的问题，有可能能是员工执行的问题，也有可能是客户满意度的问题，也有可能是流程的问题，也有可能是目标设定的问题，当我们把这个这些问题弄清楚，再执

分享曾经给我启发很大的一句话：逆境来临时，会让我们从理想主义降维到现实主义，需要解决个各种问题。好看时间、好玩时间、心流时间

大格局对小格局是一种“降维打击”得其大者可以兼其小。格局大的人对格局小的人，就是一种“降维打击”。

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

在数据分析中，如果特征太多，或者特征之间的相关性太高，通常可以用PCA来进行降维。比如通过对原有10个特征的线性组合,我们找出3个主成分，就足以解释绝大多数的方差，该算法在高维数据集中被广泛应用。

不放物品i时：dp[i-1][j]放物品i时：dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]最后两者取最大值一维dp数组此层是由上一层推导出来的，可降维dp[j]:

有个词叫“降维打击”，然而林颜降低身价去求职，别说打击别人了，自己都没有任何竞争优势。看来这个“降维打击”，不仅打击低维度的人，对高维度的人本身也是打击。越是门槛低的职位，竞争越是激烈。

本篇文章聊聊，如何快速上手StableVideoDiffusion(SVD)图生视频大模型。

2023年底发布的svd(stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid·HuggingFace)、EMU(https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research

主因子分析，在炼数成金课程中提到：降维的一种方法，是主成分分析的推广和发展是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型。

NMF降维算法与聚类模型的综合运用前言一：NMF算法二：NMF算法的使用三：NMF算法与层次聚类的综合使用四：总结前言这一章，我们讨论下另一个比较有效的降维手段：NMF（非负矩阵分解）。

利用矩阵分解实现推荐算法1.矩阵分解方法矩阵分解在推荐算法中有着广泛的应用，提起矩阵分解我们首先想到的是SVD奇异值分解。

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

使用SVD进行图像压缩与普通压缩工具压缩的区别使用SVD（奇异值分解）进行图像压缩与普通压缩工具压缩的主要区别在于压缩原理和压缩效果。

一、创业初期（关键词：以工厂为中心的广覆盖）刘卫平在创业初期没钱、没人脉、没名气，但他的营销打法对当时其他的小作坊来说，简直是降维打击。

大家终于发现：免疫力，才是一个人最大的竞争力，才是可以摧毁一切商业逻辑的降维打击。

分解的方法被称为奇异值分解，即SVD。奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛，例如图像去噪，降维，另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A（m*n），我们

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。

1.最成功的创业一定是降维攻击，你不能按照老的游戏规则玩。对方都是比你强大100倍的，你手里什么都没有，要人没人，要钱没钱，所以一定要降维攻击。我们内容产品的核心，就是碎片化、高品质。

这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。

re=view今天看SVD（奇异值分解），讲到了满秩分解，我查阅了一下资料，顺便做一下笔记。

LSIRake特点关于关键词提取关键词提取（KeyWordExtraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf,TextRank基于词分布：LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合LSA/LSI：采用SVD

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二

https://blog.csdn.net/Jayphone17/article/details/113106887降维与压缩——奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition

它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

昨晚她就给我说了一次，我没有在意，我认为这是套路——降降维别人能听懂就是所谓的用心——也就是用户视角。今天恰好三节课刷屏，EVA又郑重其事的告诉我，写文章像老黄那样，就会觉得很真诚，包括辉哥奇谈。

2.互联网思维是降维的，让互联网产业低姿态主动去融合实体产业。3.互联网思维是一种做事的方法论，即好的产品自己会说话，让产品说服用户，用户帮产