本来不想写年终总结这个东西的，但是，我晚上拉肚子后睡不着了，那就用手机写写吧，刚好可以练我的双拼能力。突然反应过来，高考就是今年的事，但我的记忆已经模糊了。激素水平下降了，小电影也看多了，记忆力就这样下降了，过去都过去了。大抵上是我觉得高中没什么好怀念的吧，不过是一个人闷着头读

引言   奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，广泛应用于数据降维、信号处理、图像压缩等领域。本文将通过一个具体的Python代码示例，展示如何利用SVD对图像进行压缩，并分析其压缩效果。什么是奇异值分解（SVD）？奇异值分解

什么是个性化推荐？如何构建个性化推荐体系？https://www.sensorsdata.cn/blog/20180717有哪些常用的个性化推荐算法–PingCodehttps://docs.pingcode.com/ask/ask-ask/201524.html 个性化推荐算法主要用于分析用户行为、偏好和需求、以提供定制化的产品或服务推荐。最常用的

四元数高阶奇异值分解及其在彩色图像处理中的应用-(1)

四元数高阶奇异值分解及其在彩色图像处理中的应用-(4-5)

排序1.插入排序2.希尔排序3.冒泡排序4.选择排序(双头排序优化版)5.堆排序6.快速排序1).双指针法2).前后指针法3).非递归法7.归并排序1).递归版本(递归的回退就是归并)2).非递归版本(迭代版本)计算机执行的最多的操作之一就有排序，排序是一项极其重要的技能接下来

线性代数是机器学习领域的基础，其中一个最重要的概念是奇异值分解（SVD），本文尽可能简洁的介绍SVD（奇异值分解）算法的基础理解，以及它在现实世界中的应用。SVD是最广泛使用的无监督学习算法之一，它在许多推荐系统和降维系统中居于核心位置，这些系统是全球公司如谷歌、Netflix、Facebook、Yo

目录什么是机械臂的奇异点1.概念要点总结2.奇异点名字由来与雅可比矩阵名字起源机械臂雅可比矩阵奇异点的危害与原因1.危害2.原因背景介绍为什么会导致控制失效？为什么会导致无限速度和力矩？奇异点如何产生1.关节四和关节六轴线平行：2.关节三处于0度或者180

文章目录0.前言1.基础概念2.矩阵的秩2.1秩的定义2.2秩的计算方法2.3秩在深度学习中的应用3.矩阵的奇异值3.1奇异值分解（SVD）3.2奇异值的定义3.3奇异值的性质3.4奇异值的意义3.5实例说明3.6奇异值在深度学习中的应用0.前言按照国际惯例，首先声明：本文

本文讲解机器学习的降维部分，包括SVD(奇异值分解)。1.1降维概述1.1.1维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处

文章目录一、SVD奇异值分解简单介绍二、代码实现—SVD奇异值分解方法对图像进行压缩一、SVD奇异值分解简单介绍SVD（奇异值分解）是一种在信号处理、统计学、线性代数、机器学习等多个领域广泛应用的矩阵分解方法。它将任何m×n矩阵A分解为三个特定矩阵的乘积：其中

目录一、SVD奇异值分解1、什么是SVD2、SVD的应用        1）数据降维        2）推荐算法        3）自然语言处理3、核心        1）什么是酉矩阵    2）什么是对角矩阵4、分解过程二、推导1、如何求解这三个矩阵        

在数据分析和机器学习的广阔天地中，降维技术占据着举足轻重的地位。当我们面对高维数据时，不仅计算成本高昂，而且容易遭遇“维度灾难”，即随着维度的增加，数据的稀疏性和距离度量失效等问题愈发严重。为了克服这些挑战，各种降维技术应运而生，其中奇异值分解（SingularValueDecompositi

1.程序功能描述   奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。2.测试软件版本

1.程序功能描述奇异谱分析（SingularSpectrumAnalysis，简称SSA）是一种强大的非线性和非参数时间序列分析方法。该方法基于奇异值分解（SVD）和轨迹矩阵的概念，用于提取时间序列中的趋势、周期性和噪声成分。在本课题中，通过SSA算法，从强干扰序列中提取其趋势线。2.测试软件版本以及

无监督学习无监督学习是一种机器学习的方法，它在没有明确标注（标签）的情况下对数据进行分析和建模。与有监督学习不同，在无监督学习中，模型不会事先知道输入数据的正确答案。相反，它通过寻找数据中的模式、结构或分布来进行推断。常见的无监督学习任务包括聚类、降维和密度估计。

本文内容主要翻译自Maciejewski,A.A.andKlein,C.A.(1989)‘TheSingularValueDecomposition:ComputationandApplicationstoRobotics’,_TheInternationalJournalofRoboticsResearch_一文中的部分章节奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）在机器人学

奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）是矩阵的一种分解方法，与特征值分解不同，它可以应用于长方矩阵中，并将其分解成三个特殊矩阵的乘积。此外SVD分解还具有许多优良的性质，在图像压缩，数据降维和推荐系统等算法中都具有广泛的应用。奇异值分解的引入我们考虑二维的情形，考虑

0引子奇异值分解（singularvaluedecomposition,SVD）是一种矩阵因子分解方法，是线性代数的概念。在机器学习中，矩阵分解是常用的手段，作为矩阵分解的经典方法SVD，不仅是经典的数学问题，在工程应用中许多地方也都有它的身影。SVD被广泛应用在推荐系统、图像处理等领域，是一种数据降

奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，具有压缩矩阵信息的作用目录一、奇异值分解的理论介绍1.奇异值分解的例子2.U的计算3.V的计算4.Σ的计算5.利用SVD对数据进行"降维"（1）对U与V进行分块，得到分块矩阵（2）去除奇异值后得到压缩后的矩阵（3）保留原矩阵的

并联机器人奇异性对于并联机构的奇异性问题比串联机构复杂。某些位形机构会失去自由度，某些位形机构会出现不可控自由度。其分析方法主要有几何法和代数法，几何法：即根据高等空间相关知识和机构中角度范围、干涉条件等推导出机构的奇异位形；代数法：又称之为解析法，可分为雅可

喷射氦气高温等离子体达到超光速的方法马王堆汉墓是西汉初期长沙国丞相利苍及其家属的墓葬，位于中国中部湖南省的长沙市。1972~1974年，考古工作者在这里先后发掘了3座西汉时期墓葬。在马王堆汉墓出土的帛书五星占，记载了古人通过五星的运行进行占卜的卜辞。五星就是金木水火土五星，它

今天学到一个非常魔怔的东西啊，求任意矩阵的伴随矩阵（在模数为质数的情况下）首先你也许知道求非奇异矩阵的伴随矩阵的方法，设这个矩阵是\(A\)，称它的伴随矩阵是\(A^*\)，则我们有\(A^*=|A|A^{-1}\)但是问题是当\(|A|=0\)时，\(A^{-1}\)就不存在了，咋办？我们现在做的矩阵求逆，相当