非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization)NMF简介NMF用于文本降维NMF的可解释性NMF用于归纳单篇文章主题NMF用于推荐多篇相似文章NMF简介NMF也是一种降维方法，相比PCA具有以下特点： 1，可解释性 &nbs
转载
2024-02-12 08:47:29
21阅读
出现背景数据分布不均，维度大（导致计算效率低下）难以解释负值的实际意义（e.g.图像数据中不可能有负值的像素点）分解方法将一个非负矩阵分解为两个非负矩阵的乘积。倍增更新规则（2001）： 在欧氏距离下，随机初始化，然后不断迭代，直到W（系数矩阵） H（基矩阵）稳定： NMP求得的是局部最优解local optima（对应global optima问题），对于局部最优算法，一般考虑以下几点：是否收敛
转载
2023-08-29 15:21:32
67阅读
参考别人的代码，发现别人的代码比较繁琐，以下是精简后的NMS代码，代码可读性强，最后给出可视化图以及可视化代码（可视化是参考别人的代码） NMS过程：1 将各组box按照score降序排列2 从score最大值开始，置为当前box，保存idex，然后依次遍历后面的box，计算与当前box的IOU值，若大于阈值，则抑制，不会输出3 完成一轮遍历后，继续选择下一个非抑制的box作为当前box，重复步骤
转载
2023-10-07 13:03:24
119阅读
在现代社会中，声音不仅仅是一种沟通方式，也承载着情感和意思。因此，基于NMF（非负矩阵分解）技术的语音情感识别逐渐引起了广泛关注。本文将带你深入了解如何利用Python实现NMF语音情感识别代码的过程，涵盖从环境准备到性能优化的各个环节。
## 环境准备
在开始之前，请确保你的开发环境满足以下依赖。你需要安装Python及一些特定的库。
### 依赖安装指南
以下是不同平台的安装命令，确保
NMF（Non-Negative Matrix Factorization）是一种常用的矩阵分解方法，用于在非负矩阵上找到低秩近似。它在很多领域中都有广泛的应用，包括文本挖掘、图像处理和推荐系统等。在Python中，我们可以使用pandas库的DataFrame来实现NMF算法，并进行相关数据分析和可视化。
## NMF算法简介
在介绍如何使用Python实现NMF算法之前，我们先来了解一下N
原创
2023-08-19 08:06:26
157阅读
基于NMF的语音情感识别Python代码
在这篇博文中，我将详细介绍如何使用非负矩阵分解（NMF）来实现语音情感识别的过程。我们将从环境准备开始，逐步过渡到实际应用，确保每个步骤都能清晰呈现并提供相关代码示例和图表。
## 环境准备
为成功运行该项目，我们需要确保所用工具和库的兼容性。以下是关键技术栈及其版本矩阵：
| 组件 | 版本 | 兼容性
# Python实现NMF（非负矩阵分解）
非负矩阵分解 (NMF) 是一种常用的降维技术，特别适用于处理大规模数据集。在许多领域，比如图像处理、文本挖掘以及推荐系统中，NMF 可以有效地提取出潜在的特征。
## 1. 什么是NMF？
NMF的基本思想是将一个非负矩阵V分解为两个非负矩阵W和H，使得V ≈ W * H，其中W被称为基矩阵，H被称为编码矩阵。NMF的一个重要应用是数据的特征提取
准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
转载
2024-08-13 17:42:44
39阅读
python安全开发课程第二章第三节注释：这是很多年前写的，所以使用Python2.7Nmap简介nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操作系统（这是亦称 fingerprinting）。它是网络管理员必用的软件之一，以及用以评估网络系统安全,正如大多数被用于网络安全的工具，nmap 也是不少黑客及骇客（又称脚本小子
转载
2023-12-19 20:47:34
14阅读
Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算，对数组运算提供了大量的数学函数库！Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行
目录 NMS原理详解：IOU算法： 下面先讲python实现：首先我们自定义数据：接下来用python写NMS，下面注释的非常详细，有什么不懂得可以留言：总代码如下：效果：
转载
2024-01-09 15:57:09
157阅读
nfs服务NFS 是Network File System的缩写，即网络文件系统。功能是通过网络让不同的机器、不同的操作系统能够彼此分享个别的数据，让应用程序在客户端通过网络访问位于服务器磁盘中的数据，是在类Unix系统间实现磁盘文件共享的一种方法。NFS在文件传送或信息传送过程中依赖于RPC协议。RPC--远程过程调用 (Remote Procedure Call)可以这么理解RPC和NFS的关
转载
2024-01-02 12:57:32
130阅读
文章目录前言1. NMS概述2. 绘制候选框3. NMS代码实现4. 完整代码结束语 前言 本篇博客主要是介绍非极大值抑制NMS算法的python实现，并根据实例检测实现效果。1. NMS概述 非极大值抑制(Non-Maximum Supression, NMS)，顾名思义，就是抑制非极大值，在目标检测领域中经常使用到，主要是用来对候选框进行去重处理。 NMS算法的大致流程如下： (
转载
2024-05-30 15:36:51
226阅读
# R语言 NMF模型入门指南
## 引言
非负矩阵分解（NMF）是一种常见的矩阵分解方法，广泛应用于数据挖掘和机器学习，尤其在图像处理、文本挖掘和生物信息学等领域。这种方法能够将复杂的高维数据降维并提取潜在的特征。本文将通过实例介绍如何在R语言中实现NMF模型，同时展示数据的可视化过程，包括饼状图和流程图。
## NMF模型概述
NMF的基本假设是，给定一个非负矩阵 \( V \)，我们
本文主要是针对疾病基因预测方向，非负矩阵分解的应用1. 目标函数：1. 非负矩阵分解（NMF） Y是miRNA与disease的关系， U代表了所有miRNA的特征， V代表了所有disease的特征， 将Y分解为U和V最小化这个公式，将通过已知的Y得到两个非负矩阵U和V 2. 加Graph regularization的NMF（根据manifold learning 和 sp
转载
2024-03-29 22:14:27
128阅读
import numpy as np
# 每个类别都有很多重叠的候选框。
# 最后，可以通过NMS算法进行筛选，最终得到了分类器认为置信度最高的框作为最后的预测框。
boxes = np.array([[100, 100, 210, 210, 0.72],
[250, 250, 420, 420, 0.8],
[220,
转载
2023-11-01 18:45:22
101阅读
non-negative matrix factorization，简写为NMF, 翻译为非负矩阵分解，属于矩阵分解的一种算法。在特征分解，SVD等传统的矩阵分解技术中，分解后的矩阵会出现负值，但是负值在实际场景中是没有意义的，比如在图像处理领域，图像是由像素点构成的矩阵，每个像素点由红，绿，蓝的比例构成，这些数值都是非负数，在对分解处理得到的负值并没有实际意义。基于非负数的约束，N
原创
2022-06-21 09:25:03
897阅读
在性和唯一性。 Contents 1
原创
2023-06-01 07:55:48
1492阅读
NMS介绍吴恩达对于NMS（非极大值抑制）的介绍： 说白了，NMS的作用就是去掉目标检测任务重复的检测框。 例如，一个目标有多个选择框，现在要去掉多余的选择框。怎么做呢？循环执行步骤1和2， 直到只剩下一个框：1、选出置信度p_c最高的框；2、去掉和这个框IOU＞0.7的框。相关函数一、torch.clamp( ）torch.clamp(input, min, max, out=None) → T
1)连接到REMOTE主机，例子： 格式：nc -nvv 192.168.x.x 80 讲解：连到192.168.x.x的TCP80端口 2)监听LOCAL主机，例子： 格式：nc -l -p 80 讲解：监听本机的TCP80端口 3)扫描远程主机，例子： 格式：nc -nvv -w2 -z 192.168.x.x 80-445 讲解：扫描192.168.x.x的TCP80
转载
2024-09-18 09:25:35
92阅读
