什么是矩阵矩阵，在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早于方程组的系数及常数所构成的方阵。矩阵是高等代数学中的常见工具，也常见于统计分析等应用数学学科中。 长这个样子： 矢量也可以转为矩阵，可以看成nX1的行矩阵，或1Xn的矩阵。 矩阵列的运行比较复杂，下面就来一一探讨。矩阵和标量的乘法直接标量与各个分量相乘即可，不多废话了…同时kM=Mk即，谁在哪边都一样。矩阵与矩阵的乘法它会得到一个
深度图的实时平滑一、背景英文原文，使用的是第一代kinect youtube上的演示效果 二、深度数据存在的问题下图是我简单处理后的深度图： 蓝色表示采到深度值为0的点，而其他点用颜色来标识，颜色越深表示离相机越近。数据中的噪声表现为蓝色斑点在画面上不断出现和消失。一些噪点是由于红外在遇到物体表面时发生散射造成的，另一些是由于离得kinect较近的物体的遮挡。 另一个限制深度数据的地方在于ki
目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。常见的矩阵分解方法有基本矩阵分解（basic MF），正则化矩阵分解）（Regularized MF），基于概率的矩阵分解（PMF）等。今天以“用户-项目评分矩阵R（N×M）”说明三种分解方式的原理以及
深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）
介绍大多数图像去噪器技术专注于去除AWGN（高斯白噪声）。 通常，噪声是综合添加的并且涉及各种技术来去除这些图像。 但是随着深度学习的进步，重点已转向为现实世界中的嘈杂彩色图像设计降噪架构。 实际的嘈杂图像是通过具有不同设置或在弱光条件下的不同摄像机获得的。 在较低的相机ISO设置下或在强光条件下，也可以获得相应的清晰图像。 具有干净且嘈杂的图像对，我们可以训练深度学习卷积体系结构以对图像进行降噪
大数据分析笔记 - 文本分析总览文本分析步骤挑战第一步：收集原始文本数据(Collecting Raw Text)第二步：表示文本 (Representing Text)第三步：词频-逆文档频率(TFIDF - Term Frequency - Inverse Document Frequency)词频 (Term Frequency)Term Frequency 问题词语的文档频率 (Docu
企业数字化转型已经成为当今商业领域的热门话题。在这个信息爆炸的时代，企业意识到数据的价值，开始将其作为一种战略资源来应用。数据应用是企业数字化转型中至关重要的一环，以下是关于数据应用的三点分析。首先，数据应用为企业提供了深入了解客户的能力。在数字化转型过程中，企业可以通过收集、分析和应用大量的客户数据来了解客户的需求、偏好和行为。通过这些数据，企业可以更好地了解客户的购买习惯，提供个性化的产品和服
深度学习是机器学习的一种方法，通过多层非线性变换学习输入数据的特征表示，从而实现各种任务的自动化。深度学习的基础是神经网络，而神经网络可以通过层层堆叠的方式实现深度的学习。深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大进展，成为人工智能的重要组成部分。深度学习的主要特点是端到端学习，即从输入到输出形成一个完整的神经网络模型，而无需手动设计和调整每个模块的参数。深度学习的核心技术是
转载
2023-09-13 21:48:54
80阅读
前言前期回顾：Python深度学习篇四《机器学习基础》上面这篇里面写了关于向量数
原创
2022-09-18 11:56:13
210阅读
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建和训练多层神经网络，从大量的数据中学习和提取特征，以解决各种复杂的问题。对于刚入行的小白来说，了解深度学习的基本概念和流程是非常重要的。在本文中，我将详细介绍深度学习的流程以及每一步需要做的事情。
## 深度学习的流程
下面是深度学习的一般流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集并清
# 学习图像处理和深度学习用什么软件
随着人工智能的发展，图像处理和深度学习已成为热门领域。无论是计算机视觉的应用，还是深度学习模型的训练，选择合适的软件工具至关重要。这篇文章将为你推荐一些常用的软件，并附上简单的代码示例，以及可视化工具的具体使用。
## 常用软件工具
### 1. OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个
为什么要进行信道估计？ 信号在通过信道传输的时候，会受到信道中种种因素产生的噪声以及可能发生的多径效应，弄清信号经过的信道的特性，表征信道的技术/过程称为信道估计（Channel Estimation）。 所谓信道估计，就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。 注：attenuat
分类数据(categorical data)是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的反映事物类型的数据，又称定类数据。直白来说，就是取值为有限的，或者说是固定数量的可能值。例如：性别、血型等。今天，我们来学习下，Pandas如何处理分类数据。主要围绕以下几个方面展开：本文目录 1. Category的创建及其性质 1.1. 分类变量的创建 1.2. 分类变量
原创
2021-02-04 20:49:07
443阅读
性别、血型等都属于分类数据，对于该数据类型，如何进行数据分析呢？
原创
2023-01-01 09:45:56
175阅读
深度学习已经在图像、语音、自然语言处理等各个不同的领域展现出了优异的性能。本文将带着大家看看深度学习在机器视觉领域的应用现状及其他方面的应用。目录物体检测图像分割图像标题的生成图像风格变换图像的生成自动驾驶强化学习（Deep Q-Network）物体检测物体检测是从图像中确定物体的位置，并进行分类的问题，如下图所示要从图像中确定物体的种类和物体的位置。 物体检测的例子 不难发现，物体检测比物
缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。 缺陷检测算法不同于尺寸、二维码、OCR等算法。后者应用场景比较单一，基本都是套用一些成熟的算子，所以门槛较低，比较容易做成标准化的工具。而缺陷检测极具行业特点，不同行业的缺陷算法迥然不同。随着缺陷检测要求的提高，机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点。1. 传统算法
回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析
转载
2023-08-01 15:59:25
139阅读
