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3D点云平面拟合算法 3d点云项目
假设你有一组3D中的n个点，并且想要为它们拟合一个平面。在本文中，我将推导出一个简单的、数值稳定的方法，并提供它的源代码。听起来很好玩？我们开始吧！NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成...
2024-10-28 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
黎曼猜想突破作者首次公开讲解，陶哲轩送上总结
机器之心报道机器之心编辑部...
2024-10-28 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论 -
浅谈PCA主成分分析 什么是pca主成分分析
PCA主成分分析总述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分...
2024-10-28 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论 -
【杂谈】cholesky分解——对称正定矩阵最好的分解
矩阵分解是处理线性空间诸问题很有用的方式，根据矩阵的特性和问题不同的需求，一个矩阵有多种分解方式，如Doolittle分解、谱分解、极分解、QR分解、奇异值分解等。当矩阵对称正定时，最好用的分解是cholesky分解，它在数理统计、信号分...
2024-10-28 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
降维算法: 奇异值分解SVD 降维的算法
动动发财的小手，点个赞吧！1.为什么降维...
2024-10-28 btikc 技术文章 3 ℃ 0 评论 -
「周末AI课堂」线性降维方法(理论)|机器学习你会遇到的“坑”
周末好啊各位同学，我们又见面了。科幻名著《三体》里有句犀利的台词——降低维度用于攻击。不过，这个“降维”绝对不只是科幻界的专用名词。在机器学习中，你同样得了解它。很多初学者往往会把降维（Dimensionalityreduction），特...
2024-10-28 btikc 技术文章 4 ℃ 0 评论 -
Numpy库在线性代数中的应用 numpy的线性代数子模块linalg
NumPy库在线性代数中的应用1.创建数组创建一个一维数组：...
2024-10-28 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论 -
MATLAB中使用SVD奇异值分解 matlab矩阵奇异
SVD(SingularValueDecomposition,奇异值分解)是线性代数中既优雅又强大的工具,它揭示了矩阵最本质的变换.使用SVD对矩阵进行分解,能得到代表矩阵最本质变化的矩阵元素.这就好比一个合数能表示为若干质数...
2024-10-28 btikc 技术文章 9 ℃ 0 评论 -
矩阵分解的几种形式 矩阵分解的原理及应用
A=LU高斯消元法A=CR列基与行基乘积A=QR正交基与施密特正交化S=QxQt（t为转置，S为对称阵）标准正交基与对角阵A=XdX-1（-1为逆）特征向量与特征值A=UxVt（SVD）奇异值分解...
2024-10-28 btikc 技术文章 5 ℃ 0 评论 -
矩阵分解系列:目录 矩阵划分
简介欢迎来到“矩阵分解系列”！这一系列文章专注于介绍矩阵分解在线性代数中的重要性及其在数据分析、机器学习、信号处理等领域的广泛应用。从矩阵的基本概念到高级分解技术，我们将深入探讨矩阵分解的各个方面。每篇文章都将提供理论背景、数学定义和实际应...
2024-10-28 btikc 技术文章 8 ℃ 0 评论
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