矩阵的迹 特征值

矩阵的迹 特征值

3个月前 (11-25) 浏览: 6 评论: 0

矩阵的迹(trace) X∈P(n×n),X=(xii)的主对角线上的所有元素之和称之为X的迹,记为tr(X),即tr(X)=∑xii 性质: (1) 设有N阶矩阵A,那么矩阵A的迹(用tr(A)表示)就等于A的特征值的总和,也即A矩阵的主对角线元素的总和。 1.迹是所有对角元的和 2.迹是所有特征值的和 3.某些时候也利用tr(AB)=tr(BA)来求迹 (2) 奇异值分解(Singular v

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

4个月前 (10-16) 浏览: 28 评论: 0

Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道,PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时,保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的方差或者协方差尽可能大。而LDA(Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析则利用了类标签,利用一种

PCA and Whitening

PCA and Whitening

4个月前 (10-14) 浏览: 25 评论: 0

文献:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_and_Whitening (一):数据准备 UFLDL下载的文件中,包含数据集IMAGES_RAW,它是一个512*512*10的矩阵,也就是10幅512*512的图像,可以看下其中的第二幅,使用extract_show函数。 (1)载入数据 利用sampleIMAGESRAW函数,

Stanford UFLDL教程 MATLAB Modules

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4个月前 (10-14) 浏览: 8 评论: 0

MATLAB Modules Sparse autoencoder |sparseae_exercise.zip checkNumericalGradient.m - Makes sure that computeNumericalGradient is implmented correctly computeNumericalGradient.m - Computes numerical gra

人脸图像的几何归一化和灰度归一化

人脸图像的几何归一化和灰度归一化

4个月前 (10-13) 浏览: 7 评论: 0

在对人脸表情进行识别时,人脸的归一化处理是至关重要的一环,它涉及到下一步处理的好坏。 人脸的归一化包括几何归一化和灰度归一化,几何归一化分两步:人脸校正和人脸裁剪。而灰度归 一化主要是增加图像的对比度,进行光照补偿。 1.几何归一化 几何归一化的目的主要是将表情子图像变换为统一的尺寸,有利于表情特征的提取。具体步骤如下: (1)标定特征点,这里用[x,y] = ginput(3)函数来标定两眼和鼻

机器学习模型需要对数据进行归一化

机器学习模型需要对数据进行归一化

4个月前 (10-11) 浏览: 7 评论: 0

1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;2)归一化有可能提高精度 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是[1,5],其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;而右图对

MNIST数据库介绍及转换

MNIST数据库介绍及转换

4个月前 (10-09) 浏览: 3 评论: 0

数据库的一个子集。 MNIST数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,直接下载,train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz等。下载四个文件,解压缩。解压缩后发现这些文件并不是标准的图像格式。这些图像数据都保存在二进制文件中。每个样本图像的宽高为28*28。 以下为将其转换成普通的jpg图

LDA算法入门

LDA算法入门

5个月前 (09-29) 浏览: 7 评论: 0

参考 Introduction to LDA Linear Discriminant Analysis - A Brief Tutorial http://www.aiaccess.net/English/Glossaries/GlosMod/e_gm_fisher_discriminant.htm 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法分析 一. 

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