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查询Tags标签： SVD，共有 14条记录-
三维点云的算法收集
谱聚类（spectral clustering） EM算法 高斯混合模型 最大近似然估计 PCA降维 奇异值分解SVD
2022/1/12 22:33:44 人评论 次浏览 -
三维点云的算法收集
谱聚类（spectral clustering） EM算法 高斯混合模型 最大近似然估计 PCA降维 奇异值分解SVD
2022/1/12 22:33:44 人评论 次浏览 -
【人工智能导论：模型与算法】奇异值分解 SVD ：需要线性代数基础
特征值分解 特征值求解 特征向量求解 行列式求解 奇异值分解 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/u010182633/article/details/45921929 https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html
2022/1/5 9:34:58 人评论 次浏览 -
【人工智能导论：模型与算法】奇异值分解 SVD ：需要线性代数基础
特征值分解 特征值求解 特征向量求解 行列式求解 奇异值分解 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/u010182633/article/details/45921929 https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html
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SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++
SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++ 1、Lansvd奇异值分解，先对矩阵进行Lanczos分解，得到双对角矩阵，再进行奇异值分解matlab 2、matlab代码解决奇异值分解问题 3、SVD（奇异依分解）算法及其评估，最小二乘配置的SVD分解解法 4、多分辨奇异值分…
2021/12/23 9:07:24 人评论 次浏览 -
SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++
SVD奇异值分解算法/K-SVD/DWT SVD程序源码matlab/python/c++ 1、Lansvd奇异值分解，先对矩阵进行Lanczos分解，得到双对角矩阵，再进行奇异值分解matlab 2、matlab代码解决奇异值分解问题 3、SVD（奇异依分解）算法及其评估，最小二乘配置的SVD分解解法 4、多分辨奇异值分…
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CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理 （一）词向量（一）
词向量：引言、SVD和Word2Vec关键词：NLP(自然语言处理)、词向量、SVD(奇异值分解)、Skip-gram、CBOW(连续词袋)、负采样、层级Softmax、Word2Vec 自然语言是一个离散的、符号化的范畴体系。 1. NLP概述 1.1 NLP有什么特别之处？ 人类（自然）语言有什么特别之处？ 人类语…
2021/11/25 23:15:32 人评论 次浏览 -
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning 笔记、文献及知识点整理 （一）词向量（一）
词向量：引言、SVD和Word2Vec关键词：NLP(自然语言处理)、词向量、SVD(奇异值分解)、Skip-gram、CBOW(连续词袋)、负采样、层级Softmax、Word2Vec 自然语言是一个离散的、符号化的范畴体系。 1. NLP概述 1.1 NLP有什么特别之处？ 人类（自然）语言有什么特别之处？ 人类语…
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机器学习实战-降维
举例说明维度的高低会影响数据的预测： 二维空间中随机两点的平均距离为0.52，三维空间中随机两点的平均距离为0.66，100万维的空间中随机两点的平均距离维408.25 也就意味着无限大的高维空间是非常稀疏的，非常容易过拟合，所以预测是极不稳定的，因此我们有降维的需求。…
2021/10/4 6:13:24 人评论 次浏览 -
机器学习实战-降维
举例说明维度的高低会影响数据的预测： 二维空间中随机两点的平均距离为0.52，三维空间中随机两点的平均距离为0.66，100万维的空间中随机两点的平均距离维408.25 也就意味着无限大的高维空间是非常稀疏的，非常容易过拟合，所以预测是极不稳定的，因此我们有降维的需求。…
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SVD | 简介推荐场景中的协同过滤算法，以及SVD的使用
今天是机器学习专题的第29篇文章，我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用。推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题，当我们在淘宝或者是某东这类电商网站购物的时候。我们一进首页，就会看到首页展出了很多商品。这些商品往往质量很高，很吸引人，一旦逛起来可能就没…
2021/9/27 1:40:40 人评论 次浏览 -
SVD | 简介推荐场景中的协同过滤算法，以及SVD的使用
今天是机器学习专题的第29篇文章，我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用。推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题，当我们在淘宝或者是某东这类电商网站购物的时候。我们一进首页，就会看到首页展出了很多商品。这些商品往往质量很高，很吸引人，一旦逛起来可能就没…
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【目标检测】二、Fast R-CNN与SVD
1.流程 （1） 空间金字塔池化（spatial pyramid pooling，SPP） 原理：（2）Fast-RCNN2.数学概念这么多个全连接层，必然存在计算的性能问题，让数学家们蠢蠢欲动——基于奇异值分解（singular value decomposition，SVD）的全连接层计算加速方法。降维（dimensionality r…
2021/7/1 6:22:17 人评论 次浏览 -
【图像加密】基于DCT(离散余弦变换)与SVD(奇异值分解)域自适应嵌入水印matlab源码
DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实…
2021/5/5 22:25:33 人评论 次浏览
