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【深度学习（deep learning）】花书第二章线性代数读书笔记

花书第二章线性代数读书笔记第二章线性代数【深度学习（deeplearning）】花书第二章线性代数读书笔记前言一、基本概念二、矩阵运算三、特殊矩阵与向量四、范数五、特征分解与奇异值分解1.特征分解2.奇异值分解（SVD

1000110011111101010100101111101·2022-11-24 22:41

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

目录线性代数范数L2L1Frobenius范数特殊类型的矩阵和向量特征分解eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、

iwill323·2022-11-24 22:37

相机标定篇——相机标定

认为相机标定是三维重建的核心，研究生期间主要方向为结构光三维重建必要的数学知识线性方程求解Gauss消元法；LU分解；Cholesky分解最小二乘问题-线性方法特征值分解；奇异值分解；超定线性方程；最小二乘SVD

三维重建及点云·2022-11-24 10:53

数值分析：矩阵奇异值分解

1.奇异值分解(SVD)(1)奇异值分解已知矩阵\(\bm{A}\in\R^{m\timesn}\),其奇异值分解为：\[\bm{A}=\bm{U}\bm{S}\bm{V}^T\]其中\(\bm{U}\

「已注销」·2022-11-23 17:22

解方程AX=b与矩阵分解：奇异值分解（SVD分解）特征值分解 QR分解三角分解 LLT分解

目录1.前言1.1为什么要进行矩阵分解？1.2矩阵与矩阵分解的几何意义？2.LU三角分解3.Cholesky分解—LDLT分解4.Cholesky分解—LLT分解5.QR分解6.奇异值分解7.特征值分解本文转自大佬博客：https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/1041746511.前言本博客主要介绍在SLAM问题中常常出现的一些线性代数相关的知识，

家门Jm·2022-11-23 17:18

矩阵分解之: 特征值分解(EVD)、奇异值分解(SVD)、SVD++

目录：1.矩阵分解1.1矩阵分解的产生原因1.2矩阵分解作用1.3矩阵分解的方法1.4推荐学习的经典矩阵分解算法2.特征值分解(EVD)3.奇异值分解(SVD)4.SVD++5.SVD/SVD++在协同过滤中的应用

人鱼线·2022-11-23 17:46

基于特征值分解协方差矩阵实现PCA降维

降维的算法有很多，比如奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。PCA（主成

纸上得来终觉浅～·2022-11-23 17:46

主题模型--LSA

利用SVD分解行代表单词在每篇文档中出现的次数，列代表一篇文档中出现词语的分布。矩阵A选取其中特征值较大的r个并排序，这样USVT就可以近似表示矩阵A。

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-23 07:13

主题模型--LSA,PLSA，LDA

预备知识：SVD分解主题模型历史Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-23 07:43

机器学习之LSI：文本主题模型之潜在语义分析（LSI）

LSI是基于奇异值分解（SVD）的方法得到本文的主题。

西西先生666·2022-11-23 07:41

主题模型对比：LSA、pLSA、LDA

LSA潜语义模型，通过矩阵分解SVD的方式将词和文档映射到潜在语义空间应用：计算相似度，可以进行1）词汇／文档分类2）检索缺点：1）尽管LSA的U和V矩阵每一列可以看作一个话题，但是无法解释。

SHOUGOUGOU·2022-11-23 07:36

降维算法PCA和SVD

文章目录前言PCA和SVD1.降维算法的实现1.1降维的步骤表格2.PCA,SVD简单概述3.重要参数n_components3.1迷你案例：高维数据的可视化3.1.1调用库和模块3.1.2提取数据集3.1.3

功夫大笨鲨·2022-11-22 21:57

pca降维的理论知识

在本文中，将会很详细的解答这些问题：PCA、SVD、特征值、奇异值、特征向量这些关键词是怎么联系到一起的？又是如何在一个矩阵上体现出来？它们如何决定着一个矩阵的性质？

jiajiadejiali21·2022-11-22 21:27

三维点云处理学习笔记-1-PCA&&kPCA

Dimensionalityruduction2、Surfacenormalestimation3、Canonicalorientation典型方向4、Keypointdetection5、特征描述准备知识1、SVD

长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:27

【高等工程数学】南理工研究生课程突击笔记6 奇异值分解

实际意义可以看:什么是奇异值分解SVD–SVD如何分解时空矩阵提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、什么是奇异值二、推导由奇异值分解定义得奇异值的平方又正好是特征值因此想要求UV，只需要求两个矩阵的特征向量组成的单位正交矩阵

asa440·2022-11-22 07:56

VSLAM算法（三）： 3D-3D 的ICP求解方法：SVD 及 BA优化算法

3D-3D模型：1、根据两张图像的特征点（orb特征点）求出匹配点；2、根据obr特征的深度计算空间左边点位置P1，P2；3、根据SVD方法，计算相机位姿（R,t）；4、用BA方法优化位姿（R,t）；5

_Leveon·2022-11-22 01:04

基于SVD++隐语义模型的信任网络推荐算法

点击上方蓝字关注我们基于SVD++隐语义模型的信任网络推荐算法陈佩武1,束方兴21平安科技（深圳）有限公司，广东深圳5180312北京大学互联网研究院（深圳），广东深圳518055摘要：推荐算法通常基于用户的行为数据进行建模

唐名威·2022-11-22 01:19

SVD应用--电影推荐系统+图像压缩

TingXiao-Ul·2022-11-22 00:09

2021-10-31

=0，则存在AA-1=E；若A不是方阵，或者|A|=0，那么只能求A的伪逆，所谓伪逆是通过SVD计算出来的；pinv(A)表示A是伪逆：如果A列满秩，列向量线性无关，r=n，Ax=b为超定方程组，存在0

Fanxq666999·2022-11-21 23:01

PCA降维算法

目录1.维度1.1数据维度1.2特征维度2.sklearn中的降维算法2.1PCA与SVD2.2降维的实现2.3重要参数n_components2.3.1最大似然估计自选超参数2.3.2按信息量占比选超参数

奔跑的灰灰·2022-11-21 18:11

机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（七）QR分解的代码实现

矩阵的分解有很多种，例如LU分解、QR分解、EVD分解、SVD分解。

物理系的计算机选手·2022-11-21 16:31

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法

雨幕丶·2022-11-21 09:47

SLAM~CH7

目录特征点法特征点ORB特征的提取FAST关键点BRIEF描述子特征匹配实践部分OpenCV的ORB特征将计算描述子和匹配的过程具象化对极几何：根据2D-2D点估计运动对极约束计算方法1.计算E：八点法2.SVD

闲某欧.·2022-11-21 08:45

奇异值分解（三）

SVD的应用1：矩阵缺失值补全有一个5*4的稀疏矩阵A其中“？”

我闻如是·2022-11-20 15:28

机器学习sklearn-降维算法

目录1.PCA（主成分分析）1.1参数2PCA中的SVD2.1人脸识别中属性components_的运用2.2用PCA做噪音过滤1.PCA（主成分分析）PCA常用于高维数据的降维，可用于提取数据的主要特征分量

kongqing23·2022-11-20 09:11

Sklearn调用处理

Sklearn调用处理文章目录Sklearn调用处理01降维处理1.1PCA处理1.1.1API讲解1.1.2常用API操作演示1.2SVD1.2.1API讲解1.2.2常用API操作演示02数据预处理

我是一只徐·2022-11-19 22:30

模型压缩（1）——低秩分解

目录0.先看结果，已更新1.背景2.SVD分解（nn.Linear）3.Tucker分解（nn.Conv2d）3.1估计卷积层矩阵的秩3.2Tucker分解4.实现代码5.代码链接6.参考链接0.先看结果

不变强不改名·2022-11-19 22:19

奇异值分解（SVD）

1.回顾特征值和特征向量首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：其中是一个矩阵，是一个维向量，则是矩阵的一个特征值，而是矩阵的特征值所对应的特征向量。求出特征值和特征向量有什么好处呢？就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的n个特征值，以及这个特征值所对应的特征向量.那么矩阵就可以用下式的特征分解表示：其中W是这n个特征向量所张成的维矩阵，而Σ为这n个特征值为主对角线的n×n维矩阵。一般

Rick_rui·2022-11-19 19:39

矩阵理论（二）特征值分解和SVD分解

特征值分解和SVD分解是两种将矩阵进行分解的经典方法，两者在机器学习的各类算法中被广泛使用（如PCA降维、文本LSI、推荐算法等等）、一、特征值分解定义：对于方阵A\boldsymbolAA，若存在向量

guofei_fly·2022-11-19 15:22

奇异值分解与特征值分解详解

修改了一处我觉得可能是大神写的一点点小问题，原地址:https://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/537809721.1应用领域最优化问题：最小二乘问题(求取最小二乘解的方法一般使用SVD

跌跌撞撞的编程之路·2022-11-19 15:21

深度学习模型压缩分类及原理方法

代表性的工作有：奇异值分解SVD(NIPS2014)：Exploitinglinearstruc

Mira-Tableau·2022-11-19 09:22

【原创】Fast R-CNN详解

FastR-CNN详解FastR-CNN的改进FastR-CNN的基本框架问题解答1解答2全连接层训练测试SVD加速总结FastR-CNN的改进FastR-CNN相较于R-CNN来说改进了以下三点：1.

程序员毛师傅·2022-11-19 06:24

Fast R-CNN 详解

FastR-CNN详解一、R-CNN和SPPNet（一）R-CNN缺点（二）SPPNet缺点二、网络结构（一）RoIpooling（二）训练过程1.监督预训练2.Fine-turning3.多任务loss4.SVD

*青云*·2022-11-19 06:18

【目标检测】Fast R-CNN论文详细解读

的优点4.FastR-CNN的模型结构和训练流程5.初始化预训练网络结构6.微调7.多任务损失函数8.ROI层的反向传播9.SGD超参数选择10.尺度不变性11.FastR-CNNdetection12.SVD

旅途中的宽~·2022-11-19 03:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch7视觉里程计1

直接线性变化7.7.2P3P7.7.3最小化重投影误差求解PnP7.8实践:求解PnP7.8.1使用EPnP位姿7.8.2手写位姿估计7.8.3使用g2o进行BA优化7.93D-3D:ICP7.9.1SVD

路拾遗37·2022-11-19 00:17

2022高教社杯数学建模思路 - 案例：降维(机器学习)

article/details/126211983一、背景介绍二、样本均值&样本方差的矩阵表示三、主成分分析(PCA)—最大投影方差角度四、主成分分析(PCA)—最小重构代价角度五、主成分分析(PCA)—SVD

建模君A·2022-11-18 07:57

学习笔记——PCA降维sklearn

PCA降维sklearn文章目录PCA降维sklearn1重要参数1.1参数n_components1.1.1数字1.1.2mle1.1.3信息量1.2参数svd_solver1.3参数random_state2

真是喵啊·2022-11-17 09:13

《数学基础》-1.线性代数-1.5.矩阵的奇异值

1.5.矩阵的奇异值1.5.1.矩阵的奇异值分解（svd分解）证明：（1）为m行n列，秩为r的矩阵奇异值定义：这里有r个λ大于0，因为为对称阵，所以可以对角化，即为对角阵，又因为R()=R(A)，且由相似定理得与相似

ruoqi23·2022-11-16 11:29

基于高斯牛顿的点-点，点-线，点到面ICP过程推导

过程推导简介最近在学习深蓝学院的>这一课程，本身也是个半路出家的SLAM小白，也挺感兴趣的，就尝试一下了，目前做了两章作业，其中第一章有道题需要自己手写ICP或者NDT的匹配，因为PCL_ICP默认是使用SVD

北方南方2020·2022-11-15 22:12

[机器学习] 奇异值分解（SVD）

1、特征值分解特征值和特征向量的定义如下：Ax=λxAx=\lambdaxAx=λx其中AAA是一个n×nn\timesnn×n矩阵，xxx是一个nnn维向量（n×1n\times1n×1），而λ\lambdaλ是一个数值。则λ\lambdaλ是矩阵A的一个特征值，而x是矩阵A的特征值λ\lambdaλ所对应的特征向量。如果求出了矩阵A的n个特征值，λ1≤λ2≤...λn\lambda_1≤\la

Zeehoy·2022-11-15 13:22

机器学习算法（六）：奇异值分解SVD

目录1特征值（EVD）2奇异值（SVD）2.1右奇异向量（列变化）V2.2左奇异向量（行变换）U2.3奇异值矩阵Σ2.4A的满秩分解A=XY3奇异值与主成分分析（PCA）奇异值分解(SingularValueDecomposition

意念回复·2022-11-15 13:21

python奇异值分解_python机器学习（七）奇异值分解-SVD

降维(DimensionalityReduction)是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量(即特征)的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低维度的隐式特征(或称主要特征)。简单来说，在高维数据中筛选出对我们有用的变量，减小计算复杂度提高模型训练效率和准确率，这就

靚兔·2022-11-15 13:21

机器学习（七）奇异值分解-SVD

同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/ml-ml7/降维（DimensionalityReduction）是机器学习中的一种重要的特征处理手段，它可以减少计算过程中考虑到的随机变量（即特征）的个数，其被广泛应用于各种机器学习问题中，用于消除噪声、对抗数据稀疏问题。它在尽可能维持原始数据的内在结构的前提下，得到一组描述原数据的，低

王小鹏的随笔·2022-11-15 13:21

统计学习-奇异值分解SVD

SVDSVD定义：奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念。

叶铁柱·2022-11-15 13:51

Python机器学习笔记：奇异值分解（SVD）算法

如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote奇异值分解（SingularValueDecomposition，后面简称SVD）是在线性代数中一种重要的矩阵分解

m0_54554110·2022-11-15 13:12

机器学习之奇异值分解 SVD

奇异值分解（SingularValuedecompositionSVD），更小的数据集来表示原始数据。去除噪音和冗余数据。大致原理记录：1、特征值如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式：或这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值，一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式：其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每

ClarkChang·2022-11-15 13:11

【机器学习】这次终于彻底理解了奇异值分解(SVD)原理及应用

奇异值分解(SingularValueDecomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系，它不光可以用于降维算法中的特征分解，比如做featurereduction

风度78·2022-11-15 13:10

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法18：奇异值分解SVD

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法

风度78·2022-11-15 13:09

机器学习 | 奇异值分解SVD与实现

文章目录前言一、回顾特征分解特征分解的原理特征值与特征向量的求解二、奇异值分解(SVD)三、推荐系统中SVD的特殊性SGD优化ALS四、Suprise实现SVD召回环节考虑用户隐式反馈的SVD++总结附录

RichardsZ_·2022-11-15 13:37

机器学习：奇异值分解（SVD）详细讲解

机器学习：奇异值分解（SVD）预备知识正交矩阵逆矩阵对称矩阵对称矩阵对角化线性变换伸缩旋转特征值分解代码实现奇异值分解分解（SVD）SVD推导SVD计算案例SVD代码实现SVD的应用预备知识正交矩阵正交矩阵的每一个行向量与其他行向量相互垂直

HanZee·2022-11-15 13:36

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