本文架构SIFT简介SIFT算法的实质SIFT算法的特点SIFT算法可以解决哪些问题SIFT算法的实现步骤尺度空间的获取–高斯模糊（必备知识）SIFT算法实现的第一步–尺度空间极值检测SIFT算法实现的第二步–关键点定位SIFT算法实现的第三步–关键点方向定位（方向确定）SIFT算法实现的第四步–关键点描述SIFT的缺点SIFT实现代码SIFT简介SIFT（Scale-invariant feat
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2024-03-31 15:57:00
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01Singular Value Decomposition奇异值分解奇异值分解指任一mxn的矩阵A都可以分解为一个mxm酉矩阵U乘一个mxn对角阵Σ再乘一个nxn酉矩阵V共轭转置的形式。下面的讨论都是基于n阶实方阵，故奇异值分解的结果是一个n阶正交阵x一个n阶对角阵x一个n阶正交阵的转置。任意的n阶实矩阵都可以分解为如下形式 前面的正定矩阵(对称矩阵)性质好，可以分解为如下形式 这刚好对
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2024-06-29 07:36:42
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实例一：压缩图像#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char** argv) { cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu/lm.jpg", 0); //src是m行n列 cv::Mat result; cv::Mat tempt
原创
2022-01-25 13:54:08
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QR分解虽然很有用，而且具有较为稳定的性质，但也有不足之处：QR分解只能提供原矩阵A的列的一组正交基。 现在介绍的SVD分解可以分别提供对应原矩阵的行、列的正交基。 矩阵U、矩阵V的列向量都是奇异向量； 中间的对角矩阵的对角元是奇异值。 上图中的两种表示方法展现了两种SVD，前者为FULL型的，后者为THIN型的（也称经济型的）% MATLAB函数
[U,S,V]=svd(A) %第一种的SVD分
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2024-06-03 20:40:29
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本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍，然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系，最后用python实现将SVD应用于推荐系统。1.SVD详解SVD(singular value decomposition)，翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多，比如：LSA（隐性语义分析）、推荐系统、特征压缩（或称数据降维）。SVD可以理解为：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的
mathemathica初识。Mathematica 进行SVD分解，利用Help帮助获取SVD分解的函数SingularValueDecomposition[] 导入数据：G= Import[“D:\\mathmatica\17.txt”,"Table”]，此时以二维数组格式将数据储存之G数组中。进行SVD分解： [U，S，Vt] = SingularValueDecompositio
原创
2015-07-20 10:54:40
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规范正交基
原创
2024-06-25 10:44:42
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前言奇异值分解（SVD）在降维，数据压缩，推荐系统等有广泛的应用，任何矩阵都可以进行奇异值分解，本文通过正交变换不改变基向量间的夹角循序渐进的推导SVD算法，以及用协方差含义去理解行降维和列降维，最后介绍了SVD的数据压缩原理 。目录 1. 正交变换2. 特征值分解含义3. 奇异值分解4. 奇异值分解例子5. 行降维和列降维6. 数据压缩7. SVD总结1.正交变换正交变换公式：上式表示：X
原创
2023-01-13 06:30:52
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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奇异矩阵分解SVD奇异矩阵分解的核心思想认为用户的兴趣只受少数几个因素的影响，因此将稀疏且高维的User-Item评分矩阵分解为两个低维矩阵，即通过User、Item评分信息来学习到的用户特征矩阵P和物品特征矩阵Q，通过重构的低维矩阵预测用户对产品的评分.SVD的时间复杂度是O(m3).在了解奇异矩阵分解前， 先要了解矩阵分解， 矩阵分解就是特征值分解， 特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是
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2024-02-09 12:02:00
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矩阵分解 (特征值/奇异值分解+SVD+解齐次/非齐次线性方程组)1.1 应用领域最优化问题：最小二乘问题 (求取最小二乘解的方法一般使用SVD)统计分析：信号与图像处理求解线性方程组：Ax=0或Ax=bAx=0或Ax=b奇异值分解：可以降维，同时可以降低数据存储需求1.2 矩阵是什么矩阵是什么取决于应用场景矩阵可以是：
只是一堆数：如果不对这堆数建立一些运算规则矩阵是一列列向量
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2024-08-21 11:14:54
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0.背景在线性代数领域，SVD分解常用的场景是对长方形矩阵的分解；而在机器学习领域，SVD可用于降维处理；但是这么说实在是太抽象了，我们从一个例子出发来重新看一下SVD到底是一个啥玩意儿叭1.特征值与特征向量其中是一个n*n的矩阵，是的一个特征值，是一个属于特征值的n*1的特征向量。2.特征值分解根据上式，可以推出：可知，我们可以用特征值+特征向量来替代原矩阵。3.奇异值与奇异值分解(SVD)上面
python中奇异值svd分解的方法
原创
2019-08-13 08:10:12
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1. 概念2. 作用把前K个比较大的奇异值保留，其余设为0，得到Σ',由UΣ'VT得到A',其保留了A的主要信息，去掉可能存在的噪声，即不重要的信息。有助于建模，且有可能用其去选择更合适的特征，以及可以应用于隐特征的挖掘。比如：上述公式中U可以表示为用户信息，VT可以表示为商品特征，印刻可以用于商品的推荐。3. 步骤求ATA的特征值和特征向量（可以用QR分解，np.linalg.eig()）特征向
原创
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2021-12-13 21:40:14
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? 一、ModuleNotFoundError：遭遇“torch_sparse”缺失的困扰 在深度学习和图神经网络（GNN）的研究中，PyTorch是一个广泛使用的框架。然而，有时候我们会遇到一些令人头疼的问题，比如“ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_sparse’”。这个错误意味着我们尝试导入一个名为torch_sparse
SVD分解
SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论SVD矩阵分解，第三部分讨论低阶近似。本节讨论的矩阵都是实数矩阵。
基础知识
1.
矩阵的秩：
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2015-03-11 13:39:00
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SVD分解
SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论SVD矩阵分解，第三部分讨论低阶近似。本节讨论的矩阵都是实数矩阵。
基础知识
1.
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2015-03-13 10:35:00
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SVD分解
SVD分解是LSA的数学基础，本文是我的LSA学习笔记的一部分，之所以单独拿出来，是由于SVD能够说是LSA的基础，要理解LSA必须了解SVD，因此将LSA笔记的SVD一节单独作为一篇文章。本节讨论SVD分解相关数学问题，一个分为3个部分，第一部分讨论线性代数中的一些基础知识，第二部分讨论SVD矩阵分解，第三部分讨论低阶近似。本节讨论的矩阵都是实数矩阵。
基础知识
1.
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2014-10-19 16:29:00
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