向量-第 2 页-一流百科

狄拉克符号

狄拉克符号在量子力学中，括号符号或狄拉克符号普遍用于表示量子态。假设在 V {displaystyle V} 上存在一个内积 ( ⋅ , ⋅ ) {displaystyle (cdot ,cdot )} 具...

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核主成分分析

核主成分分析在多元统计学领域，核主成分分析（kernel PCA）是利用核方法的技术对主成分分析（PCA）的扩展。使用核，PCA最初的线性操作是在再现核Hilbert空间...

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互协方差

互协方差在概率和统计学中，给定两个随机过程{X t }{X_{t}right}和{Y t }。{displaystyle left{Y_{t}right}}的交叉协方差是一个函数，它给出了一个过程与另一...

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BERT

简介Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 是一种基于变压器的机器学习技术，用于自然语言处理 (NLP) 预训练，由 Google 开发。B...

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决策边界

决策边界在有两个类别的统计分类问题中，决策边界或决策面是一个超曲面，它将基础向量空间划分为两个集合，每个类别一个。分类器将把决策边界一侧的所有点归...

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多线子空间学习

多线子空间学习多线子空间学习是一种降维的方法。降维可以在一个数据张量上进行，其观测值已被矢量化并组织成一个数据张量，或者其观测值是被串联成一个数据...

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各向同性的位置

各向同性的位置在机器学习、计算理论和随机矩阵理论领域，如果一个向量的概率分布的协方差矩阵等于身份矩阵，则称其处于各向同性的位置。正式的定义让{text/s...

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特征缩放

特征缩放特征缩放是一种用于将独立变量或数据特征的范围正常化的方法。在数据处理中，它也被称为数据归一化，一般在数据预处理步骤中进行。特征缩放的动机由...

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特征（机器学习）

简介在机器学习和模式识别中，特征是一个现象的个别可测量的属性或特征。在模式识别、分类和回归中，选择信息量大的、有区别的和独立的特征是有效算法的一个...

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计数草图

计数草图计数草图是一种在统计学、机器学习和算法中特别有效的降维方式。为了仍有较高的成功概率，使用中位数技巧来聚合多个计数草图，而不是平均值。这些特...

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注意力（机器学习）

注意力（机器学习）在人工神经网络中，注意力是一种旨在模仿认知注意力的技术。其效果是增强输入数据的某些部分，同时减弱其他部分--其动机是网络应该将更多...

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测光立体感

测光立体感测光立体感是计算机视觉中的一种技术，通过在不同的照明条件下观察物体的表面法线来估计该物体。它是基于这样一个事实，即一个表面反射的光量取决...

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点分布模型

点分布模型点分布模型是一个代表形状的平均几何形状和一些从形状训练集推断出的几何变化的统计模式的模型。点分布模型的背景点分布模型的概念，用于形状的统...

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特征面

简介特征面（/ˈaɪɡənˌfeɪs/）是在计算机视觉的人脸识别问题中对一组特征向量的称呼。使用特征面进行识别的方法是由Sirovich和Kirby开发的，并由MatthewTurk和...

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稀疏分布式存储器

稀疏分布式存储器稀疏分布式存储器是一个通用的随机存取存储器，用于长的（如1000比特）二进制字。这些字既是存储器的地址，又是存储器的数据。该存储器的主...

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多项式向量（类型理论）

多项式向量（类型理论）在类型理论中，多项式向量（或容器向量）是一种类型类别的内向量，与归纳和共轭类型的概念密切相关。具体来说，所有的W类型（resp.M类...

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框架（线性代数）

简介在线性代数中，内积空间的框架是向量空间的基础对可能是线性依赖的集合的概括。在信号处理的术语中，框架提供了一种表示信号的冗余的、稳定的方式。帧被...

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因果律代码

简介大多数现实世界的数据集由数据向量组成，其各个组成部分在统计上并不独立。换句话说，知道一个元素的价值将提供关于数据向量中元素价值的信息。当这种情...

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列文森递归

列文森递归列文森递归或列文森-杜宾递归是线性代数中的一个程序，用于递归地计算涉及托普利茨矩阵的方程的解。该算法的运行时间为Θ(n2)，这比高斯-乔丹消除法...

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快速多极法

快速多极法快速多极法（FMM）是一种数值技术，是为了加快n体问题中长程力的计算而开发的。它通过使用多极扩展来扩展系统格林函数，这使得人们可以将靠近的源...

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基函数

基函数在数学中，基函数是一个函数空间的特定基的一个元素。函数空间中的每个函数都可以表示为基函数的线性组合，就像向量空间中的每个向量都可以表示为基向...

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皮萨连科谐波分解

皮萨连科谐波分解皮萨连科谐波分解，也被称为皮萨连科方法，是一种频率估计的方法。这种方法假设一个信号。x(n)，包括一个信号，x(n)在白噪声存在下的复指数...

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图形傅立叶变换

图形傅立叶变换在数学中，图形傅立叶变换是一种数学变换，它将图形的拉普拉斯矩阵分解为特征值和特征向量。类似于经典的傅里叶变换，特征值代表频率，而特征...

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特征向量中心性

简介在图论中，特征向量中心性（也称为特征中心性或声望分）是衡量网络中一个节点的影响力。根据与高分节点的连接比与低分节点的同等连接对有关节点的得分贡...

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扎森豪斯算法

扎森豪斯算法在数学中，扎森豪斯算法是一种计算向量空间的两个子空间的交点和的基础的方法。它是以汉斯-扎森豪斯的名字命名的，但他的这种算法没有发表。它被...

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二面角

什么是二面角二面角是两个相交的平面或半平面之间的角度。在化学中，它是通过两组三个原子的半平面之间的顺时针角度，有两个原子是共同的。在实体几何中，它...

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多元光学计算

多元光学计算多元光学计算，也称为分子因子计算，是一种开发压缩传感光谱仪器的方法，特别适用于工业应用，如过程分析支持。“传统”光谱方法通常采用多元和化...

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