概述 个人认为线性代数从三个角度,或者说三个工具来阐述了线性关系,分别是: 向量 矩阵 空间 这三个工具有各自的一套方法,而彼此之间又存在这密切的联系,通过这些抽象出来的工具可以用来干一些实际的活,最为直接的就是解方程组,进一步衍生出来最小二乘法等等. 这一部分主要讲了三个工具的各自的一些基本方法,以及用其解方程组的一套理论.另外,由于是总结,就不按照课程的顺序,而且各点之间都有穿插. 向量(Vector) 对于向量而言,大部分与中学一致,基本的就不说了,关注重点. 线性相关性 线性相关性用于描…

%test pcaA=[3,7,1,4,1;5,5,2,1,3;4,2,4,5,3];S=cov(A);T=cov(A');[ds,vs]=eig(S)[dt,vt]=eig(T) 样本数量少于矩阵维数,发现[dt,vt]=eig(S)中非零特征值个数总是等于:样本数量-1 其二,用转置来替代的话,暂没有发现什么规律…

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript…

张量 TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述. 比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]   你可以认…

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...…

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s…

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(…

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两…

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗…

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(…