伽玛变换又名指数变换、幂次变换或幂律变换，是另一种常用的非线性变换。 一、伽玛（幂律）变换理论 　　伽玛变换的一般表达式为：s = c·rγ 　　其中 c 和 γ 为正常数，有时考虑到偏移量，也将表达式写为 s=c(r+ ε)γ。与对数变换不同，伽玛变换可以根据 y 的不同取值 ...

什么是线性变换和非线性变换 一、总结 一句话总结： [①]、从数值意义上，变换即函数，线性变换就是一阶导数为常数的函数，譬如y=kx，把y=kx拓展为n维空间的映射，x、y看做n维向量，当k为常数时，易得满足同质性f(ka)=kf(a)，当k为一个矩阵时，易得满足可加性f(a+b)=f ...

实现图像灰度化，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。 1. 图像灰度化 1.1 图像灰度化的目 ...

有时候特征x和目标y不呈线性关系，线性模型y=wx+b不能很好地反映事物的规律或者无法对事物进行有效分类，因此此时我们需要使用非线性模型。 （x=([x1,x2,...,xn])T，w=([w1,w2,...,wn])T） 比如说下图的分类问题，显然无论用什么样的直线都很难把圈圈和叉叉 ...

线性变换就是矩阵的变换，而任何矩阵的变换可以理解为 一个正交变换+伸缩变换+另一个正交变换。（正交变换可以暂时理解为 不改变大小以及正交性的旋转/反射 等变换）A*P = y*P ，y就是特征值，P是特征向量，矩阵A做的事情无非是把P沿其P的方向拉长/缩短了一点（而不是毫无规律的多维变换）。y描述 ...

以灰度图像为例，假设原图像像素的灰度值为D = f(x,y), (x,y)为图像坐标，处理后图像像素的灰度值为D’ = g(x,y),则灰度变换函数可以表示为： g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在图像的灰度范围之内。灰度变换函数描述了输入灰度值 ...

1 非线性变换 所谓非线性变换，就是把原始的特征做非线性变换，得到一个新的特征，使用这个新的特征来做线性的分类，则对应到原始的特征空间中，相当于做了非线性的分类。非线性变换的好处是，算法将有更多的选择，Ein可以做的更低。 例如使用二次变换： 则Z空间中的一个直线分类边界，对应 ...

线性变换就相当于一个空间到另外一个空间的转换，在数学建模时经常用到，T（x）这个x可以时一个空间中的坐标，或者是基，或者是向量，线性变化就是将这些乘以一个矩阵，转换到另外一个空间来表示，这个矩阵是线性变换的数学表示，不同的矩阵代表着不同的线性变换，当然线性变换在不同的的基下由不同的矩阵表示，不同基 ...