svd算法matlab代码高维设计差分私有估计器 高维差分私有鲁棒均值估计器的MATLAB实现。 先决条件 用于在较大矩阵上进行特征值计算的MATLAB软件包 算法实现 dpCode目录包含各种差分私有均值估计算法的实现代码。 dpFilterGaussianMean.m ：本文提出的新型差分私有算法的主要实现 filterGaussianMean.m ：通过过滤实现稳健的均值估计，取自，并在ICML 2017的论文中进行了描述 dpWinsorizedMean.m ：的差分私有dpWinsorizedMean.m Mean（算法1）的实现 privateQuantile.m ：实用程序函数，包含来自的privateQuantile算法（算法2）的实现 laplaceSample.m ：实用函数，通过逆CDF采样从Laplace分布中提取噪声样本 我们的算法仅需要前两个文件，而后两个文件则来自的DP Winsorized均值参考算法。 最后一个文件（ laplaceSample.m ）是两种算法中使用的Laplace机制的实用程序实现。 重现性 compareDPMeanEstimat

CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

一种基于SVD的高效图像去噪方法

matlab的propack工具包，可以用来进行svd计算等

海洋科学的最大协方差分析（或奇异值分解）工具箱在这里命名 MCA，因为 MATLAB 已经有一个 'svd' 内置函数实际上，这个函数只是将 3D (lon,lat,time) 矩阵重新采样为 2D (lon*lat,time) 矩阵并删除 nan，然后执行 svd。 之后，将 2D 重新采样回 3D 以进行图形绘制。 作者吴泽伦zelunwu@stu.xmu.edu.cn, zelunwu@udel.edu 厦门大学海洋与地球科学学院特拉华大学地球、海洋与环境学院 自强不息，止于至善。

图像模式识别svd（奇异值分解）算法及图像相似度计算delphi源代码.

为了提高水印技术的鲁棒性，提出了彩色图像离散小波变换（DWT）下的块奇异值分解（SVD）的零水印．首先对原始载体图像进行离散小波变换，然后选择低频子带进行分块，且对每一块进行奇异值分解，水印则由分解得到的最大前m个奇异值产生．实验结果表明，算法对各种攻击有较强的鲁棒性．

该程序输出基于奇异值分解的图形和数字图像质量度量。 对于给定的图像，采用 Blockwise SVD 并导出图像质量度量。 具体实施方式请参考Aleksandr Shnayderman、Alexander Gusev 和 Ahmet M. Eskicioglu， “用于局部和全局评估的基于 SVD 的灰度图像质量度量”， IEEE 图像处理交易，卷。 15，没有。 2，2006 年 2 月。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“SVDQualityMeasure.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“SVDQualityMeasure.m”。

回顾歌唱语音检测：定量回顾和未来展望 此回购包含了在2018年第19届国际音乐信息检索会议（ISMIR）上由李庆云，崔景宇和Juhan Nam撰写的论文“重新审视歌声检测：定量审查和未来展望”的代码。[ ，] 要求 在requirements.txt中指定 公开数据集 具有相同的标签，训练/有效/测试集，如网站中所述。 我们使用了61首包含人声的歌曲，这些歌曲可以在medleydb_vocal_songs.txt找到。 注意：MedleyDB不提供人声注释，因此我们使用提供的乐器激活注释生成了标签。 下载歌曲，更改路径，然后运行python medley_voice_label.py生成61首歌曲的标签。 压力测试数据集（第5节） 要生成数据集，请运行 第5.1节中的python vibrato_data_gen.py vibrato测试的python vibrato_data_ge

课程作业，用python写的，现在网上看的svd数字水印加密大都是灰度图的，彩图写了一个，附带了加密解密的效果，水水分。