矩阵这个东西看起来很简单，但是我觉得要把它理解成某一种东西（比如说变换）还是有点难度。我在这个问题上面就困扰了很久。某一天，脑袋里面突然灵光一闪，貌似理解了一些，心中甚是欢喜，隧写下这篇文章，以至于以后有所帮助。1.对矩阵的理解我个人觉得矩阵就是一个用括号括起来的东西，除此之外没有什么感觉。但是转换这个东西就有点意思了。比如说：我可以把它看成是一个函数，是某种准则或者是一个魔法箱。T(X)=AX;
矩阵变换及其数学原理矩阵变换及其数学原理引子各种变换平移矩阵缩放矩阵旋转变换引子推荐这篇文章线性代数的本质，这篇文章挺不错的，揭示了矩阵和向量的内涵。首先概要性的提一下向量刻画的是线性空间中的对象。矩阵刻画的是向量在线性空间中的运动（变换，跃迁），相似矩阵本质上就是同一个线性变换的不同的描述。在一个线性空间中，选定了一组基，对于任何一个线性变化都可以用一个确定的矩阵来描述矩阵不仅可以作为线性变换的
机器学习-矩阵空间的变换 由特征列的取值范围所有构成的矩阵空间应具有完整性，即能够反映事物的空间形式或变化规律。 向量 无论在几何还是在物理上，向量都是一个有方向、有大小的量，而向量的点坐标不过表征了该向量与坐标系原点的距离，以及与坐标系的夹角而已。 向量不是一个点，而是一个有向的线段，线段的长度是
原创
2022-06-10 19:24:54
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一.尺度不变特征转换是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。1999年发表，2004年完善。二、应用范围包含物体辨识，机器人地图感知与导航，影像缝合，3D模型建立，手势辨识，影像追踪和动作对比。 算法特点：1）SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线，噪声，一些微视角的改变容忍
import cv2import numpy as npimport pylab as pltif __name__ == '__ma
原创
2022-12-14 16:23:08
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Matlab使用杂谈3-Fourier函数实现傅里叶变换傅里叶变换Matlab中的Fourier函数Fourier使用实例普通用法参数变换向量输入傅里叶变换无结果傅里叶逆变换 傅里叶变换傅里叶展开式(Fourier expansion)是指用三角级数表示的形式，即一个函数的傅里叶级数在它收敛于此函数本身时的一种称呼。傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或
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2024-06-23 08:44:20
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对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。对话系统技能进阶之路图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。
图1 对话系统技能树
数学矩阵计算主要研究单个矩阵或多个
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2023-11-30 10:00:07
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矩阵变换在图形学上经常用到。基本的常用矩阵变换操作包括平移、缩放、旋转、斜切。 每种变换都对应一个变换矩阵，通过矩阵乘法，可以把多个变换矩阵相乘得到复合变换矩阵。 矩阵乘法不支持交换律，因此不同的变换顺序得到的变换矩阵也是不相同的。 事实上，图像处理时，矩阵的运算是从右边往左边方向进行运算的。这就形成了越在右边(右乘)的矩阵，越先运算(先乘)，反之亦然。所以，右乘就是
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2023-12-05 17:34:24
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1）平移变换从一个位置到另一个位置的变换可以用平移矩阵T表示，该矩阵通过向量t=(tx,ty,tz)对实体进行平移操作。其实还有另外一种形式（以左手坐标系为基准）：第一种形式（以右手坐标系为基准的）进行变换时将T与需要变换的点或向量A（列向量）相乘，即TA。第二种形式（以左手坐标系为基准）将需要变换的点或向量（行向量）与T相乘，即AT。平移矩阵的逆矩阵为T-1(t)= T(-t)，也就是对向量t进
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2023-06-27 20:43:47
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# 机器学习中的变量数据变换
在机器学习和数据科学中，数据预处理是模型训练的重要环节。变量数据变换可以帮助我们将原始数据转化为适合模型训练的格式，有助于提高模型的性能和准确率。在这篇文章中，我们将探讨一些常见的数据变换技术，并通过代码示例进行说明。
## 1. 为什么需要变量数据变换？
在机器学习中，原始数据可能存在一些问题，例如缺失值、异常值、不同尺度等。这些问题可能导致模型的训练效果不佳
条件独立性：如果P(X,Y|Z)=P(X|Z)P(Y|Z)，或等价地P(X|Y,Z）=P(X|Z），则称事件X,Y对于给定事件Z是条件独立的，也就是说，当Z发生时，X发生与否与Y发生与否是无关的。 边缘分布：对于和多个变量(X, Y, ...)相关的概率分布，关于其中一个特定变量的边缘分布为 给定其它变量所有值的条件概率分布： 联合分布：其实就是X和Y同时发生的一个概率函数。对
一、绘制三角形、二、选中矩阵设置、三、矩阵缩放变换、四、矩阵旋转变换、五、矩阵平移变换、六、相关资源
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2022-03-08 14:07:00
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混淆矩阵-confusion matrix概念：混淆矩阵是用来总结一个分类器结果的矩阵。对于k元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果我们以一个二分类问题举例说明： X：x1,x2…x100 y_真实：1,0,0,0,1,1,1…(假设60个1，40个0) y^_预测：0,1,0,1…(预测70个1，30个0) 假设我们预测中的70个正例中只有50个是真正例（即预测的真结果
关于能用矩阵乘法优化的DP题目，有如下几个要求：转移式只有加法，清零，减法etc.，max和min运算不允许【符合矩阵的计算规律】转移式中关于前几位dp结果得到的系数必须是常量【和常数项矩阵进行相乘】转移次数一般超级多【运用快速幂转化成mod】由于转移次数多，一般都要模一个int范围内的数【ksm当然要约数啦】矩阵的原理： n*m的矩阵，若n=m为方阵，单位矩阵：对角线为1&
浅谈矩阵分解以及应用（1）
矩阵分解 (matrix decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积，可分为三角分解、满秩分解、Jordan分解和SVD（奇异值）分解等，常见的有三种：1)三角分解法 (Triangular Factorization)，2)QR 分解法 (QR Factorization)，3)奇异值分解法 (Singular Va
在现代机器学习中，**矩阵乘法**是一个核心操作，其能有效提升算法性能与精度。针对这一主题，我将对“机器学习 矩阵乘法”的问题解决过程进行详细记录。
### 背景描述
在处理大量数据时，矩阵乘法成为不可或缺的工具。尤其在**2010年**至今，随着计算能力的增强和深度学习的兴起，矩阵运算的需求日益增强。为了直观展示这一演变过程，可以参考以下流程：
```mermaid
flowchart T
# 如何实现 Hessian 矩阵与机器学习
在机器学习中，Hessian 矩阵是一种非常重要的工具，主要用于优化算法和二阶导数计算。本文将指导你如何计算 Hessian 矩阵，并在机器学习问题中应用。下面的步骤和代码示例将帮助你更好地理解这个过程。
## 整体流程
在实现 Hessian 矩阵的过程中，可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-16 03:51:28
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机器学习矩阵运算是一种复杂而重要的技术，广泛应用于数据处理、模型训练和深度学习等多个领域。为了帮助您更好地掌握机器学习中的矩阵运算，我们将详细记录解决“机器学习矩阵运算”问题的整个过程，涵盖从环境预检到扩展部署的各个环节。
## 环境预检
在开始之前，确保您的系统符合以下要求：
| 系统要求 | 版本 |
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矩阵一般矩阵用二维数组表示。常用如3阶和4阶矩阵。矩阵的乘法：公式2.1：A*B=C 公式2.2：矩阵的乘法不满足交互率公式3.1：A*B ≠ B*A矩阵乘法得满足一些条(图1)： 向量和矩阵相乘：向量如果可以认为是一个行矩阵或者列矩阵行矩阵：列矩阵那样他也满足一般矩阵的乘法公式(2.2)和条件(图1)一般书籍有两种表达方式 行向量左乘矩阵或者列向量右乘矩阵。后面的文章默认使用
01.变换的概念1.1坐标系中的向量与坐标表示向量之间的变换A点向量可以表示为（2，1），B点向量可以表示为（1，2），那么C点向量可以表示为A向量和B向量的和（3，3）。从左侧坐标系上的点到右侧A（2，1），B（1，2），C（3，3）的过程就是变换，同时右侧的向量也可以在坐标系中重新画出来。1.2标准正交基的引入从上述图片中可以看出，假设有一组单位向量ex和ey，ex自身内积为1=ey自身的内积
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2024-05-10 18:36:52
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