特征向量

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Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018：学习

本文学习论文“Secure Face Matching Using Fully Homomorphic Encryption-2018”和“基于全同态加密的人脸特征密文认证系统-2020”，记录笔记。摘要人脸识别技术的发展取决于特征学习（representation learning）的进步。本文提出一个基于全同态加密的人脸识别方案，能保护用户隐

Python实现PCA(Principal Component Analysis)

1.基本原理 PCA是机器学习和统计学领域一类特征降维算法。由于样本数据往往会有很多的特征，这会带来以下挑战：样本的维度超过3维则无法可视化；维度过高可能会存在特征冗余，不利于模型训练，等等；而PCA的目的就是在降低特征维度的同时，最大程度地保证原始信息的完整。 2.案例点击查

线性代数 | 三个二次型题目

目录1 一种套路，见过就会做了2 反证法是万能的3 二次型（实对称矩阵）的标准型，即为相似的对角阵 1 一种套路，见过就会做了题意：设 A B 是 n 阶实对称矩阵，且 A 是正定矩阵，证明存在可逆矩阵 P，使得 \(P^TAP\) 和 \(P^TBP\) 都是对角矩阵。解答：首先，因为 A 正定，所以存在可逆矩阵 L，使得

线性代数 | 记两个特征值／特征向量证明题

目录1 从方阵的秩，到 \(|λE-A|=0\)，再到 \((λE-A)x=0\) 基础解系2 反证法证明线性无关，矩阵相似的传递性 1 从方阵的秩，到 \(|λE-A|=0\)，再到 \((λE-A)x=0\) 基础解系题意：设矩阵 A 满足 A² = A，证明 A 可相似于对角阵。解答：请容我贴个更易懂的解答：https://zhidao.baidu.com/

深度度量学习中的损失函数

1、对比loss/Contrastive Loss 1、经典对比loss 目的：对于positive pair，输出特征向量间距离要尽量小；对于negative pair，输出特征向量间距离要尽量大，但若特征向量距离大于一定值，则不处理这种easy negative pair 经典的Contrastive Loss形式来自于LeCun的文章：Dimensionality Reductio

高斯噪音降维数据压缩 argmax 奇异值分解（SVD）白化

高斯噪音（Gaussian noise） a kind of signal noise that has a probability density function (pdf) equal to that of the normal distribution (which is also known as the Gaussian distribution). the values that the noise can take are Gaussian-distributed. (fro

线性代数基础知识学习笔记

前沿：万物皆矩阵！ Content 1 .Determination 2. Homogeneous equation and non-homogeneous equation of solution 3. Linear correlation and Linear independence 4. Solution Vector 5. Base solution group of linear equation group（线性方程组的基础解系） 6. Engivalue and E

PCA 主成分分析

简介数据降维，是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组不相关主变量的过程作用：实现数据可视化减少模型分析数据量，提升处理效率，降低计算难度如何实现？使投影后数据的方差最大，因为方差越大数据也越分散计算过程：原始数据预处理（标准化 \(\mu = 0, \sigma = 1\)）计算协方

2.8 Eigenvalues and Eigenvectors 阅读笔记

特征值和特征向量 reference的内容为唯一教程，接下来的内容仅为本人的课后感悟，对他人或无法起到任何指导作用。 Reference Course website: Eigenvalues and Eigenvectors | Unit II: Least Squares, Determinants and Eigenvalues | Linear Algebra | Mathematics | MIT OpenCo

特征值和特征向量

线性代数中求解特征值和特征向量的详细方法 §5.1 特征值与特征向量 (edu-edu.com.cn) 一个变换方阵的所有特征向量组成了这个变换矩阵的一组基。 (49条消息) 奇异矩阵_T细胞的博客-CSDN博客_奇异矩阵奇异矩阵就是非满秩矩阵。行列式为0。而可逆矩阵的行列式不为零，即可逆矩

第2章图论基础

简介本章将主要介绍以下内容：图的表示图的性质复杂图图上的计算任务图的表示图的定义：一个图可以被表示为\(G = \{V, E\}\)，其中\(V = \{v_1, \dots, v_N\}\)是大小为\(N = |V|\)的节点集合，\(E = \{e_1, \dots, e_M\}\)是大小为\(M\)的边的集合。注意：在没有特殊说明的情

特征向量分解的eig函数

[V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。目前还差矩阵的特征值分解的学习，只有矩阵是对角阵？？还是说正定矩阵，才可以进行矩阵的特征分解，即分解成P∑P-1的形式？

【无标题】

目录知识点然后求其特征值和特征向量，具体求解方法不再详述，可以参考相关资料。【参考：由上文知道，协方差矩阵C是一个是对称矩阵，在线性代数上，实对称矩阵有一系列非常好的性质： 1）实对称矩阵不同特征值对应的特征向量必然正交。 2）设特征向量λ重数为r，则必然存在r个线性无关的

基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法

【人脸识别系列】| 实现人脸截图保存并编写128维特征向量

目录前情提要PIL导入人脸编码函数——face_encodings切割具体代码MainTest3 结果展示总结前情提要通过上一篇我们就可以对图片中的人脸进行识别，这篇文章就来教大家怎么对人脸部分进行截取保存。并且将图片中的每张人脸编码成一个128维长度的向量，通过这个后续能在人脸

One-Shot学习 (一次学习)

人脸识别: 你需要通过一张人脸样例去识别这个人，当深度学习只有一个样例时候，模型的表现并不好，所以使用One-Shot学习解决！ One-Shot Learn:通过一个样本来进行学习，以能够判断这个人是不是已有数据中的人脸。在人脸识别中使用“similarity”function来处理人脸识别单一数据的问题。

python学习scipy使用, 学习笔记

from scipy.optimize import fsolve from scipy.optimize import root # print(help(root)) ## fsolve 第一个参数函数表达式，第二个参数，解的预测估计，第三个参数，函数中的参数a, b def fun(i): x = i[0] y = i[1] return [x ** 2 + y ** 2 - 1, x - y] s

MATLAB笔记5：矩阵的转置、求逆、旋转、翻转；矩阵的行列式、秩、迹；矩阵的特征值、特征向量

转载：(210条消息) MATLAB笔记5：矩阵的转置、求逆、旋转、翻转；矩阵的行列式、秩、迹；矩阵的特征值、特征向量_BINGOMAX的博客-CSDN博客_matlab矩阵转置和求逆矩阵的转置、求逆、旋转、翻转inv(A)：求矩阵A的逆矩阵；转置：A.'为矩阵A的转置，A’为矩阵A的共轭转置；rot90(A,k)：将矩阵A逆时针

Embedding在深度推荐系统中的3大应用方向

R-CNN 论文学习笔记

R-CNN 论文详解（学习笔记） R-CNN 模块设计 R-CNN 目标检测系统包含以下模块。 Selective Search：生成区域建议 region proposals。CNN（AlexNet）：从每个区域提取固定长度的特征向量。一系列 class-specific 线性 SVM：对于每一类别，给出 CNN 提取的特征向量的得分。Bounding Box Regr

主成分分析详解和应用（python/R）

注：可直接看方法解析和应用部分，其余部分为笔者的推导详解。目录方法解析 python实现数据模拟数据标准化求协方差矩阵及特征值和特征向量正交矩阵修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据完整代码应用 R实现

数学建模之层次分析法（AHP）

本文参考老师课上的PPT 层次分析法（AHP）,是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。由于其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如工程计划、资源规划、政策指定等，得到了广泛的重视和应用。层次分析法大体可以分为四个步骤： 1.建立层次结构模

数学建模之主成分分析（PCA）

由于在学习数学建模的过程中，复现建模书上的题目代码有点小麻烦，因为我找不着书上的数据，因此得一个个手打，本来已经复现了好几个模型，结果因为机械硬盘坏了，里面的东西全没了，很是无语，因此决定在这里记录我的复现代码，主要是给自己看的，等到想用的时候就可以直接拿来用了。主成分分

奇异值分解上篇

引言一个\(m{\times}n\)矩阵就是一个对\(n\)维向量进行线性变换的算子。当\(m=n\)时，一般而言会有一些向量在变换前后方向不变，这些向量就被称为“特征向量”。那么当\(m{\neq}n\)时，显然就没有向量在变换前后方向不变了（因为维度改变了），那么此时是否还能找到一组向量，这组向量在线性

特征向量

特征值是线性代数中一个十分重要且有用的内容，其用途并不仅仅在于解线代期末试卷上的一道道题，而更在于每根被拨动的吉他弦上，在于搜索引擎的网页分级算法和潜语义索引里，在于生物学上对种群变迁的研究中，在于数字位图的压缩处理里……在后续的研究中，我们将揭开这些应用场景的面纱，逐渐