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ssvd-0.2.5.tar
- 是一个矩阵的奇异值分解算法的源码包，是在SVDPACKC的基础上进行的封装，典型应用是在LSI算法中用来降维生成一个小的语义空间。-is a matrix of the singular value decomposition algorithm source package is SVDPACKC conducted on the basis of the package, the typical application is in the LSI algorithm used to gene
KDA_QR
- 基于奇异值分解的核线性判别分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。 -based on the singular value decomposition of the nuclear linear discriminant analysis (Kernel Discriminant An alysis via QR Decomposition).
jubuqyz
- 详细介绍了局部奇异值分解-details of local SVD
KL2
- 人脸识别：利用奇异值分解和KL变换的投影，是很有价值的一篇文章-Face Recognition : The Singular Value Decomposition and KL transform projection, it is valuable to an article
Preparation
- 潜在语义准备，包括文档变换，SVD（奇异值分解）等方法。-Latent Semantic prepared, including document conversion, SVD (singular value decomposition) and other methods.
empca2.tar
- 模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。-pattern classification applied to the PCA algorithm, including its SVD singular value decomposition algorithm. Can be used to take down the main Viti Levu and other elements.
V3
- 奇异值分解提取特征值，运用概率神经网络分类雷达信号- U5947 u5F02 u503C u5206 u89E3 u63D0 u53D6 u7279 u5F81 u503C uFF0C u8FD0 u7528 u6982 u7387 u795E u7ECF u7F51 u7EDC u5206 u7C7B u96F7 u8FBE u4FE1 u53F7
FSVD-H-ELM
- 基于极限学习机的一种快速奇异值分解的方法，较传统的极限学习机性能提升较明显-Based on extreme learning machine ， a rapid method of singular value decomposition, the improvement is obvious
coursera--Assignment-answers
- 机器学习入门级算法，机器学习课堂答案全套。包括牛顿方法，生成学习算法，贝叶斯统计正则化，奇异值分解算法等- U673A u5686 u5B06 u5E6 u5E2 u5E2 u2113 u7E1 u7B97 u6CD5 uFF0C u673A u5668 u5B66 u4E60 u8BFE u5802 u7B54 u6848 u5167 U65B9 u5c2 u53F3 u651F u7Bc R U6C
seenference-redundency-dynami
- 使用奇异值分解算法的prony算法-single value decomposition based prony algo()
stutement
- 详细介绍了奇异值分解中非奇异矩阵的性质结构,对研究奇异值分解的人可能有用()
fast-rcnn-master
- Fast R-CNN是在R-CNN的基础上进行的改进，大致框架是一致的。总体而言，Fast R-CNN相对于R-CNN而言，主要提出了三个改进策略： 1. 提出了RoIPooling，避免了对提取的region proposals进行缩放到224x224，然后经过pre-trained CNN进行检测的步骤，加速了整个网络的learning与inference过程，这个是巨大的改进，并且RoIPooling是可导的，因此使得整个网络可以实现end-to-end learning，这个可以认为是