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这篇论文提出的方法，是为了解决什么问题？过去的几十年里，这个问题有哪些主流的解决方法...主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等...
论文研究-一种基于PCA的组合特征提取文本分类方法.pdf.为了获得更好的文本分类准确率和更快的执行效率,研究了多种Web文本的特征提取方法,通过对互信息(MI)、文档频率(DF)、信息增益(IG)和χ2统计（CHI）算法的研究,利用其各自的优势互补,提出一种基于主...
钟沛林参加STOC2016并作大会论文宣讲。主成份分析（PrincipalComponentsAnalysis，PCA）是在机器学习与数据挖掘中最重要的数据分析方法之一。在上述论文工作中，钟沛林提出了在通信复杂度上近乎最优的分布式PCA算法以及在空间复杂度上接近最优的
美丽的小三黑:博主你好，请问这篇笔记是哪篇论文呢？【Unity3d】(二)Unity3D--光的反射与折射实现qq_51269377:我复制上面的代码实现不了折射效果不知道为什么【Unity3d】(二)Unity3D--光的反射与折射实现扔个苹果砸到牛顿:好久之前得了
PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。.PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。.PCA的工作就…
目录：相关背景数据降维PCA原理详解3.1PCA的概念3.2协方差3.3特征值与特征向量3.4SVD分解原理3.5PCA算法两种实现方法(1)基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法(2)基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法…
度量就是相似度，任何方法只要用到相似度，就可以用到度量学习。.度量学习主流就是学习马氏距离！.(listentothereportofKaizhuHuang).度量学习首篇是EricXing在NIPS2002提出，nannanwang讲现在metriclearning基本都是通过子空间学习，就是子空间学习换了个说法，没啥...
SIFT算法的几篇论文07-09学习SIFT的时候总结了几篇有用的论文，从LOWE的提出到后来的一些发展SIFT经典论文11-23SIFT经典论文，是2004年IJCV上的完整版，绝对是经典力作，图像，视觉方面必读材料插入表情添加代码片...
8篇ICCV2019录用论文解读|机器之心.干货！.8篇ICCV2019录用论文解读.本文整理了ICCV2019收录的8篇论文，有来自上海交通大学的有关图匹向的研究，北京大学语言分割的研究成果，以及Facebook对于动作识别的研究进展等。.
论文提出了一种近似非负矩阵分解方法，并将其与PCA进行了比较。这篇论文的结构和写作方式使其易于阅读。据我所知，这项工作所提出的衡量记忆的方式是全新的。然而，所提出的方法的新见解和/或实用性似乎非常有限。同时，论文也存在...
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