svd算法matlab代码主成分分析（PCA）实验 主成分分析（PCA）非常有用，并且是统计和机器学习中常用的算法之一。 该工具被广泛用于各种应用中，例如用于可视化和分析的降维，压缩，离群值检测和图像处理。 PCA是我最喜欢用于各种任务的工具之一，通常用于可视化目的。 但是，我意识到，一直以来，我一直只是将其用作黑匣子，对它的概念只有很浅的了解。 因此，这激发了我使用PCA的自定义实现创建此存储库的动力。 请注意，此存储库无意描述有关PCA的完整详细信息。 仅显示一些python代码以帮助更好地了解其计算方式。 为了获得更好，更全面的资料，我发现“主成分分析教程” [1]非常有用。 关于PCA 简而言之，该方法对角化输入数据的协方差矩阵。 对角矩阵的属性是所有值都是零，除了对角线上的值必须为非零。 该方法假定输入数据的变量之间存在线性关系，并且删除了它们之间的关系。 有几种计算PCA的方法： 通过协方差矩阵-当特征数比记录数下这是非常有用的。 而且更容易解释这种方法。 通过标产品矩阵-当特征数比记录数较高，这是有用的。 通过奇异值分解（SVD） -这种方法在实践中使用最多（Scikit

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深度音频可视化实验 更新：我们的论文已经发表在Springer的Multimedia Tools and Applications中。 阅读 按照惯例，音频可视化是使用“数字信号处理”中的技术创建的。 该方法限于手动设计音频功能的能力。 我们通过在有监督和无监督学习设置中使用卷积深度神经网络体系结构来解决此问题，以从歌曲中提取特征，并探索几种将提取的音频特征映射到用于驱动音频可视化的视觉参数的技术。 我们已经证明了使用自动编码器生成与音乐动态且同步的可视化效果，并进一步探索了用于提高可视化效果质量的技术。 我们还表明，可以使用流派分类器创建随音乐流派而变化的可视化效果 （对不起，PlayGr

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Fang, K. T., Li, R., and Sudjianto, A. (2006), Design and Modeling for Computer Experiments, CRC Press, New York. 国外应用很广泛的教材

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matlab建立汽车模型代码免责声明 官方 Faster R-CNN 代码（用 MATLAB 编写）可用。 如果您的目标是在我们的 NIPS 2015 论文中重现结果，请使用 . 此存储库包含 MATLAB 代码的 Python重新实现。 这个 Python 实现建立在 . 两种实现方式略有不同。 特别是这个 Python 端口 在测试时慢约 10%，因为某些操作在 Python 层的 CPU 上执行（例如，220 毫秒/图像与 VGG16 的 200 毫秒/图像） 给出与 MATLAB 版本相似但不完全相同的 mAP 由于细微的实现差异，与使用 MATLAB 代码训练的模型不兼容 包括比交替优化（对于 VGG16）快 1.5 倍的近似联合训练——有关更多信息，请参阅这些 Faster R-CNN：使用区域提议网络实现实时目标检测 作者：Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick、Jian Sun（微软研究院） 这个 Python 实现包含 Sean Bell (Cornell) 在 MSR 实习期间编写的贡献。 详情请看官方。 Faster R-CNN