#粘贴每幅图像的缩略图到白色背景图片foriinrange(imnbr):nodeim=Image.open(imlist[i])nodeim.thumbnail((25,25))ns=nodeim.sizeimg.paste(nodeim,(scaled[i][0]-ns[0]//2,scaled[i][1]-ns[1]//2,scaled[i][0]+ns[0]//2+1,scaled[i][1]+ns[1]//2+1))img.save(

1、名词说明1)特征值特征值（Eigenvalues）是矩阵的一个重要概念，在线性代数中起着非常重要的作用。给定一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v，使得矩阵A作用于向量v后，得到的结果与向量v成比例（即Av=λv，其中λ为标量），那么λ就是矩阵A的特征值，v就是对应于特征值λ的特征向量。特征值

文章目录基本概念计算步骤：1.计算\(A^TA\)和\(AA^T\)2.求解特征值和特征向量3.构造奇异值矩阵Σ4.完成分解具体例子：计算步骤简化：作用和用途基本概念奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是一种将任意矩阵分解为三个矩阵乘积的重要线性代

之前学习过，一些算法（比如神经网络和SVM）对数据缩放非常敏感。因此，通常的做法是对特征进行调节，使数据更适合于这些算法。通常来说，这是对数据的一种简单的按照特征的缩放和移动。举例：importmglearn.plotsimportmatplotlib.pyplotaspltmglearn.plots.plot_scaling()plt.sh

目录计算过程投影分量计算假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。具体来说,我们可以将

论文名：LearningaDeepListwiseContextModelforRankingRefinement背景在搜索场景下，给定一个查询q，q和d特征的向量表示x(q,d)，rank阶段的loss可以表示为：其中：Q是query的集合，D是doc集合，f是rank模型函数可以看到，传统的rank模型是一种point-wise的建模方法，没有考虑不同doc之间

Background如何在数据海量的内容库中快速检索出Top-k的信息候选？缩小查找的范围，快速找到最有可能成为近邻的一个粗集合对Embedding向量做压缩，快速计算两个Embedding的距离。本实践内容的代码管理在Codes24/FlashCIM/文件夹下的pq_lib中VectorQuantization将一个向量空间中

等价：可以通过初等变换互相转化的矩阵。当A和B为同型矩阵，且r（A）=r（B）时，A，B一定等价。相似：\(P^{-1}AP=B\)。本质是基坐标转换，表示在不同坐标系下效果相同的线性变换过程。P为基坐标转换矩阵，是新基向量按列排列形成的矩阵。重要性质（原理）：A与B相似，则A与B有相同的特征值（亦有相同的迹与

10-特征值与特征向量特征向量几何含义：在一次特定的线性变换中没有脱离原本张成空间的向量。特征值即为这个特征向量在这次变换中缩放的比例。推导：$$A\vec{v}=\lambda\vec{v}$$$$(A-\lambda\textit{I})\vec{v}=\vec{0}$$$$det(A-\lambda\textit{I})=0$$但并非所有线性变

1.demonstrates 展示2.ausecase使用案例3.demonstratesvarioususecases展示各种用例4.Gaussian-Mixture-Models(GMM)高斯混合模型5.ExpectationMaximization(EM)algorithm期望最大算法/最大似然法6.Covariancematrices协方差矩阵7.densityf

无监督多视角行人检测UnsupervisedMulti-viewPedestrianDetection论文url：https://arxiv.org/abs/2305.12457论文简述该论文提出了一种名为UnsupervisedMulti-viewPedestrianDetection(UMPD)的新方法，旨在通过多视角视频监控数据准确地定位行人，而无需依赖于人工标注的视

目录1.概述参考链接：人脸识别网络FaceNetfacenet详解1.概述FaceNet是谷歌于[CVPR2015.02](FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering)发表，提出了一个对识别（这是谁？）、验证（这是用一个人吗？）、聚类（在这些面孔中找到同一个人）等问题的统一解决框架，即它们

https://www.math.pku.edu.cn/teachers/baozq/algebra/alg1.htm矩阵的相抵、相似与合同基本概念:相抵,相抵标准形相似,对角化,迹,可对角化矩阵的相似标准形特征值,特征向量,特征多项式,特征子空间正交矩阵,Kn的内积,标准正交基实对称矩阵的正交相似标准形二次型

主成分分析PCA步骤：（1）对原始数据进行标准化处理（2）计算样本相关系数矩阵（3）计算相关系数矩阵R的特征值和相应的特征向量（4）选择重要的主成分，写出主成分表达式例子：下例中企业综合实力排序问题，其中各列分别为：企业序号；净利润率；固定资产利润率；总产值利润率；销售收入利润率；产品成本利

导言        在学习数值分析时，我们会遇到这样一个名词，叫做“谱半径”，意思是矩阵的特征值绝对值中的最大值。有的同学可能会好奇，为什么叫做谱半径，而不是别的什么半径。而类似的称呼有“谱范数”，也就是2-范数。其实“谱”这个字来自于线性代数中的谱理论。图1是以上两

主成分分析1、引言2、主成分分析2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，快，快。小鱼：…啥情况，你可别乱喊。小屌丝：额…我的意思，是你该继续小鱼：…说清楚，继续啥？？？小屌丝：就…就是…继续啊小鱼：我擦…你说清楚，不然容易误

1基本定义将\(n\)阶方阵\(M\)分解出如下式的非零n维向量\(v\)作为特征向量和\(\lambda\)作为特征向量;$\largeMv=\lambdav,\v\neq0$上式不仅可以分解出,甚至还可以分解出多个特征向量与特征值;实例:对物体施加作用力F产生运动,运动可以分解到3D空间

实际使用数据集的时候由于特征很多，会很耗时，因此需要减少特征，但是不知道特征多少合适，这个时候就要使用特征降维降维作用（1）使得数据集更容易使用（2）降低很多算法的计算开销（3）去除噪声（4）多维数据不容易画图，降低维度容易画图，使结果容易理解。优点：降低数据的复杂性，识别出最重要的多个特征

张宇基础卷线代发现很多问题，值得再做一遍3行变换是把E放到右方，列变换是把E放到下方。这道题求逆可以用穿脱原则解出来4首先记结论，AB=O则r（a）+r（b）<n,学会证明（解集的秩为n-r（a）），B是从解集中抽出来的；5根据秩的情况判断特征值，不满秩则一定有0特征值； 当可对角化时，零特征值所对应的特征

现在有\(m\)个\(n\)维的数据，想把它们降到\(k\)维，得到一个\(m\timesk\)的矩阵，但是不能损失数据之间的关联性和差异性。那么不难发现这肯定是让矩阵右乘一个大小为\(n\timesk\)的矩阵，进行一个线性空间的映射。做法是构造一个\(n\)维数据的协方差矩阵（矩阵的行列表示

1.背景介绍深度学习是当今最热门的人工智能领域之一，它的核心技术是神经网络。神经网络的基本结构是由多个节点组成的，这些节点被称为神经元或神经网络。这些神经元通过连接和权重来学习和表示数据中的模式。在深度学习中，这些模式通常被表示为特征值和特征向量。这两个概念在深度学习

%判断一个矩阵是否可以对角化并求解其对角化矩阵%定义矩阵AA=[4,2,-2;2,1,-1;-2,-1,1];%定义矩阵A%A=[4,-2;1,1];%计算特征向量和特征值[V,D]=eig(A);%判断是否存在足够数量的线性无关特征向量ifrank(V)==size(A,1)%构造对角矩阵D=d

目录1.概念2.性质3.相似矩阵4.矩阵的行列式与迹5.特征值与特征向量分解矩阵1.概念特征值与特征向量的英文是eigenvalue和eigenvector，这个前缀eigen-起源于德语，意思是proper(这里应该是专属的意思）、characteristic（特征的），其实翻译成特征。矩阵A是一个线性变换，然后

目录1.降维的方式2.PCA的一般步骤3.思想2最小化投影距离4.KernelizedPCA1.降维的方式对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思想即把

逻辑斯蒂回归是一种二进制分类算法 比如说我们举个例子这样一个案例中，你需要输入图像，输出标签，识别判断这个图像是/不是一只猫（用0/1表示）在计算机中，怎么让计算机接受图片，或者说计算机只认识二进制语言，怎么让它看见这些图像数据？？？ 如果说你传入的图像是一张64像素位*64像素位的