一. 圖像矯正 二.虛擬廣告牌 CMakelists.txt: 圖片下載: ...

$\S 1$ 循環矩陣的定義及多項式表示 設 $K$ 為數域. 任取 $K$ 中 $n$ 個數 $a_1,a_2,\cdots,a_n$,下列矩陣稱為 $K$ 上的 $n$ 階循環矩陣: $$A=\begin{pmatrix} a_1 & a_2 & a_3 & ...

前面幾篇隨筆中介紹了利用矩陣乘法（特別是應用快速冪運算）解決遞推快速求值、置換和幾何變換等問題的方法。實際上矩陣乘法的應用遠不止這些，下面通過幾個實例來介紹下矩陣乘法的其它一些典型的應用。 【例1】多少條道。 給定一個有向圖，問從A點恰好走k步（允許重復經過邊）到達B點 ...

本篇整理了一些SVD奇異值分解在機器學習中的應用： SVD奇異值分解 SVD在推薦算法中的應用 PCD 數據降維 一個圖片處理的例子 SVD奇異值分解 講svd之前，先了解一下特征向理和特征值的概念。 對於一個方陣M，如果有向量v 和 數值 λ ，Mv = λv ...

　　 　　本文將簡單介紹下最近學習到的矩陣分解方法。 　　（1）PureSvd 　　矩陣分解的核心是將一個非常稀疏的評分矩陣分解為兩個矩陣，一個表示user的特性，一個表示item的特性，將兩個矩陣中各取一行和一列向量做內積就可以得到對應評分。 　　那么如何將一個矩陣分解為兩個矩陣就是唯一 ...

向量的平移，比較簡單。 縮放也較為簡單 矩陣如何進行計算呢？之前的文章中有簡介一種方法，把行旋轉一下，然后與右側對應相乘。在谷歌圖片搜索旋轉矩陣時，看到這張動圖，覺得表述的很清晰了。 稍微復雜一點的是旋轉，如果只是二維也很簡單（因為很直觀），但因為是三維 ...

前言： 上一次寫了關於PCA與LDA的文章，PCA的實現一般有兩種，一種是用特征值分解去實現的，一種是用奇異值分解去實現的。在上篇文章中便是基於特征值分解的一種解釋。特征值和奇異值在大部分人的印象中，往往是停留在純粹的數學計算中。而且線性代數或者矩陣論里面，也很少講 ...

, s \leq 2^{30}\) 可以想到矩陣快速冪 構造矩陣 \[\begin{align ...