机器学习中常用的降维方法是主成分分析(PCA)，而主成分分析常用奇异值分解(SVD)。那么SVD的效果到底如何呢？SVD常用来进行图像的压缩，我们就来实验一下。
2017-02-11 17:19
我们考虑了当基向量是对称矩阵的特征向量时，矩阵变换后仍是基向量，但是，我们在实际项目中遇到的大都是行和列不相等的矩阵，如统计每个学生的科目乘积，行数为学生个数，列数为科目数，这种形成的矩阵很难是方阵，因此SVD分解是更普遍的矩阵分解方法 。
2019-04-02 15:16
SVD 全称：Singular Value Decomposition。SVD 是一种提取信息的强大工具，它提供了一种非常便捷的矩阵分解方式，能够发现数据中十分有意思的潜在模式。
2018-06-18 18:01
vaio曾是sony创立于1997年创立的笔记本电脑品牌，vaio当时以其时尚的造型设计获得了消费者的认可，可惜后来由于sony的经营问题于2014年被出售给了JIP，退出了中国市场。直到2017
2019-12-07 11:57
HMC1121是一款集成温度补偿片内功率检波器的三级、砷化镓(GaAs)、假晶高电子迁移率(pHEMT)、单芯片微波集成电路(MMIC)、4 W功率放大器，工作频率范围为5.5 GHz至8.5
2025-03-12 10:31
ADGM1121 是一款宽带双刀双掷 (DPDT) 开关，使用 ADI 公司的微机电系统 (MEMS) 开关技术制造。该技术可实现小尺寸、宽射频带宽、高线性和低插入损耗开关，工作频率低至 0 Hz
2025-05-15 14:14
让我们先大致看一下“奇异值分解”（SVD）这一章，这是最重要的算法之一。SVD将PCA、线性回归、岭回归、QDA、LDA、LSI、推荐系统、压缩算法、L2 distance等多种算法联系在一起，可以说是机器学习中最重要的算法了。
2018-11-20 09:23
介绍了采用 内置比较器 和外围电路构成类似于∑-△的高精度A/D实现方案，适合用于对温度、压力和电压等缓慢变化信号的采集应用。 在各种A/D转换器中，最常用是逐次逼近法(SAR)A/D，该类器件具有转换时间固定且快速的特点，但难以显著提高分辨率；积分型A/D 有较强的抗干扰能力，但转换时间较长。
2018-07-03 10:37
#include"MSP430x11x1.h" #defineuintunsignedint #defineucharunsignedchar //器件地址 uchar PCF8576 =0x70; //内存数据定义 ucharByteCnt;//I2C数据字节计数器 ucharSlvAdr;//被控器地址 ucharSubAdr;//被控器单元地址 ucharXmtDat[5];//发送数据缓冲区 //ucharMODE1=0x45; ucharMODE2=0xCD;// ucharBank_sel=0x78; ucharflag; ucharDigit[10]; #defineSDABIT3//P2.3controlsSDAline(pull-upusedfor logIC1) #defineSCLBIT4//P2.4controlsSCLline(pull-upusedforlogic1) /****************************************************************************** ;子程序 ;名称:START ;描述
2018-01-30 18:30
更加简单高效，从而实现提升数据处理速度的目的，节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。目前处理降维的技术有很多种，如SVD奇异值分解，主成分分析（PCA），因子分析（FA），独立成分分析（ICA）等。今天重点介绍主成分分析（PCA）。
2018-06-29 18:35
