SVD 是一种因子分解运算, 将一个矩阵分解为3个矩阵的乘积 其中, 奇异值矩阵是对角线矩阵 Key_Function np.linalg.svd函数, 可以对矩阵进行奇异值分解. U: 正交矩阵 sigma: 表示奇异值矩阵对角线的数组, 其他非对角线元素均为0 V: 正交矩阵 np.diag函数 ...
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2019-08-26 00:13:21
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SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。 $A=U \sum V^{T}$ 条件：U和V是一个可酉矩阵（是正交矩阵的复数推广$U^{T}=U^{-1}$） $A^{T}A$的特征向量是V，$AA^{T}$的特征向量是U，$AA^{T}$的特征值的平方根是$\s ...
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2019-08-25 13:47:30
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奇异矩阵 若方阵A的行列式的值等于0，那么方阵A叫做奇异矩阵，否则叫做非奇异矩阵。 可逆矩阵就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。 QR分解 对于m*n的列满秩矩阵A，必有：，其中Q为正交矩阵，R为非奇异上三角矩阵，当要求R的对角线元素 为正的时候，该分解唯一。 SVD 奇异值分解(Singula ...
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2019-08-10 10:04:11
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1、就业服务中心处理三方协议 2、int量化似乎是错误的，搜参之前没有乘以随机正交矩阵 3、探索更好的msgpack存储形式，优化访问速度 4、OSS工具 5、Result迁移OSS 6、全部数据集迁移到OSS 7、删除Face结构体 8、使用nori.s3重写s3模块和indexMsgpack 9 ...
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2019-06-07 10:38:48
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参考资料 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.ortho_group.html ...
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2019-06-06 22:48:42
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原文:由正交矩阵构建的仿射变换矩阵求逆的快速算法原文地址http://blog.csdn.net/i_dovelemon/article/details/45827953 齐次坐标 我们都知道，在3D图形学中，所有的变换都可以划分为三种最基础的变换方式，分别为： 旋转变换 缩放变换 平移变换 通过对... ...
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2019-05-05 13:11:25
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数学相关的知识：集合函数极限，导数，微分，偏导数向量正弦余弦定理最小二乘法矩阵，正交矩阵集合：是指具有某种特定性质的事物的总体，组成集合的事物称为元素。?通常使用大写表示集合，小写表示元素；列举法，描述法?列举法：A={a1,a2,a3,...,an},a1∈A?描述法：B={x|x^2-1=0}，{x|x具有的性质}，方程的解即是组成B集合元素集合性质：?A,B若A的元素都是B集合的元素，则称A
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2019-01-28 01:04:08
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SVD奇异值分解 1 正交矩阵 正交矩阵对应的行（列）向量都是相互正交的单位向量，且满足逆矩阵等于转置矩阵。 正交矩阵对应的变换为正交变换，正交变换映射表现为旋转和反射： 正交变换不改变向量的尺寸和夹角，如图，对应在正交坐标系基向量为[e1,e2]下的A为[a,b]，对应进行正交变换后，只是对A用另 ...
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2018-11-24 11:44:21
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相关概念： 正交矩阵：若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量，则该矩阵为正交矩阵，且该矩阵的转置和其逆相等。两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0 正定矩阵：如果对于所有的非零实系数向量x ，都有 x'Ax>0，则称矩阵A 是正定的。正定矩阵的行列式必然大于 0， 所有特征值也必然 > 0。相对应的 ...
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2018-09-12 22:56:00
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