矩阵向量乘法与系数乘积在特征中的结合
是指在特征工程中，通过将矩阵向量乘法与系数乘积相结合，可以对特征进行变换和组合，从而提取出更有用的特征。
矩阵向量乘法是指将一个矩阵与一个向量相乘的操作。在特征工程中，可以将矩阵表示为特征矩阵，向量表示为特征向量，通过矩阵向量乘法可以将特征向量映射到一个新的特征空间中。
系数乘积是指将特征向量中的各个特征与一组系数相乘，并将结果相加得到一个新的特征值。这样可以通过调整系数的大小和选择不同的特征组合方式，来探索不同的特征组合对于模型的影响。
通过将矩阵向量乘法与系数乘积相结合，可以实现特征的变换和组合，从而提取出更具有区分度和表达能力的特征。这对于机器学习和深度学习等任务非常重要，可以帮助提高模型的性能和准确率。
在实际应用中，矩阵向量乘法与系数乘积在特征中的结合可以应用于各种领域，例如图像处理、自然语言处理、推荐系统等。具体应用场景包括图像特征提取、文本特征表示、用户行为建模等。
腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云的机器学习平台AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ailab）来进行特征工程和模型训练。此外，腾讯云还提供了一系列的大数据和人工智能服务，如腾讯云数据仓库CDW（https://cloud.tencent.com/product/cdw）、腾讯云机器学习平台Tencent ML-Images（https://cloud.tencent.com/product/ml-images）等，可以帮助用户进行特征处理和模型训练。
总结起来，矩阵向量乘法与系数乘积在特征中的结合是特征工程中的一种重要方法，通过将特征矩阵与特征向量相乘，并将结果与一组系数相乘相加，可以实现特征的变换和组合，提取出更有用的特征。在腾讯云中，可以使用相关产品和服务来进行特征工程和模型训练。
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稀疏矩阵的完全SVD库
c++、sparse-matrix、svd
我想对包含大量零的大型矩阵进行奇异值分解。特别是从对称矩阵A的对角化得到的U和S，这意味着A=U*S*转置(U^*)，其中S是对角矩阵，U包含所有特征向量作为列。
我在网络上搜索将奇异值分解和稀疏矩阵结合在一起的c++库，但是只能找到少数的库，而不是所有的特征向量。有没有人知道是否有这样的图书馆？
另外，在得到U和S之后，我需要把它们乘成一些稠密的向量。
浏览 5提问于2015-11-22得票数 0
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利用主成分分析寻找特征向量
matlab、pca、svd
我们需要使用PCA找到特征向量。我们使用princomp (矩阵)。它给出主成分系数、变换数据和特征值。
对于以下数据：
2.5 2.4
0.5 0.7
2.2 2.9
1.9 2.2
3.1 3
2.3 2.7
2 1.6
1 1.1
1.5 1.6
1.1 0.9
function PCAFinder(filein)
X = csvread(filein);
[pc,score,latent] = princomp(X);
pc
transpose(pc)
end
上述代码返回的主成分系数(pc)
0.6779 0.7352
0.7
浏览 1提问于2013-10-14得票数 1
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如何优化连续长圆点产品？
python、numpy、optimization、data-science、linear-algebra
一些代码的瓶颈是：
for _ in range(n):
W = np.dot(A, W)
其中n可以变化，A是一个固定大小的MxM矩阵，W是Mx1。
有什么好的方法来优化这个吗？
浏览 17提问于2022-08-12得票数 0
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为什么adajcency矩阵的特征值实际上是Textrank中的句子分数？
python、nlp、eigenvector、pagerank、summarization
下面是TextRank的路径：
文件摘要，表示为tf-以色列国防军矩阵
(TF-矩阵)*(TF-矩阵).Transpose=某些图的邻接矩阵，其顶点实际上是上述文档的句子
页面排名应用于此图，->返回每个句子的PR值。
这个PR值实际上是邻接矩阵的特征值。
这背后的物理意义或直觉是什么？
为什么特征值实际上是等级?
下面是Page的链接：
下面是上面一页的摘录：
PageRank或PR(A)可以用一种简单的迭代算法计算，并且对应于web的归一化链接矩阵的主特征向量。
TextRank：链接
浏览 2提问于2016-09-02得票数 4
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特征向量变换的差异: Mathematica与SciPy
python、scipy、wolfram-mathematica、linear-algebra
以前也曾问过类似的问题，但似乎没有人回答我的例子。我使用Mathematica和SciPy计算矩阵A的特征值和特征向量；特征值是一致的，但对于特征向量则不是这样：
(1)最小(特征值)特征向量一致。
(2)数学和SciPy的其余特征向量与乘法因子无关。
(3)利用外积计算变换矩阵T将SciPy的特征向量发送给Mathematica的相应特征向量。
T = numpy.outer(MathematicaEigenvector, SciPyEigenvector)
这样的话
MathematicaEigenvector = numpy.dot(T, SciPyEigenvector)
对于所有的S
浏览 0提问于2014-09-08得票数 2
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如何利用通过主成分分析获得的特征向量对我的数据进行重新规划？
image、matlab、pca、eigenvector、dimensionality-reduction
我在100张图像上使用PCA。我的训练数据是442368x100 double矩阵。442368是特征，100个是图像的数量。这是我找到特征向量的代码。
[ rows, cols] = size(training);
maxVec=rows;
maxVec=min(maxVec,rows);
train_mean=mean(training,2);
A=training-train_mean*ones(1,cols);
A=A'*A;
[evec,eval]=eig(A);
[eval ind] = sort(-1*diag(eval));
evec= evec(:, ind(1:
浏览 2提问于2016-09-26得票数 4
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未知类-功能子集
classification、weka、feature-extraction
如果你有一个问题，除了涉及的对象和特征之外，你什么都不知道，但不知道这些是如何组合在一起的，即你想看看是否有基于数据的自然群体。将这个新物体的10个特征(比如20世纪80年代的吉他)分成两个功能集，每组5个特征-一组与人类的东西(如颜色，价格等)有关，另一组与物理特征(重量，木材类型)等有关，这有什么价值吗？我希望找到的一个群体的例子是电学和声学之间的区别，但我们不知道。结果可能是，数据告诉我们，由于价格、重量等原因，美国吉他和欧洲吉他之间存在差异。
因此，我们的想法是针对第一组5个特征训练我的模型，然后针对第二组特征，并以某种方式使用这两个结果来形成预测？
这个过程有没有一个特别的名字，或者
浏览 0提问于2017-10-02得票数 0
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用Matlab计算左特征向量的精度
matlab、matrix、precision
用方程定义了矩阵A的列左特征向量w。
w*A=d w*
其中w*是w的共轭转置。，当你用变换D=S^{-1}AS对角化矩阵A时，D是对角矩阵，S列是A的(右)特征向量，S的行是w的共轭转置。不过，如果我在一个简单的矩阵上测试这个，
A=[1+i,2-i,3;1,i,0.5i;5i,7,-2]
得到左、右特征向量
[S,D,W]=eig(A)
我看不出W*和S^{-1}之间有什么关系。这是一个精确的问题吗？将W*与S相乘，得到具有复项的对角线矩阵。
浏览 5提问于2016-06-06得票数 2
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极大值中带有dgeev的特征向量
wolfram-mathematica、eigenvector、maxima
我在maxima中找到带有函数dgeev的特征向量，并将它们与我在相同矩阵中找到的特征向量进行比较，但使用的是mathematica。
在奇数列中，maxima中的右特征向量与mathematica中的相同，但不是偶数。在mathematica中，偶数列的左特征向量是相同的，但不是奇数列。如果我取奇数列右特征向量和偶数列特征向量，我会得到mathematica打印出来的结果。
我不完全明白这是怎么回事，有谁能解释一下吗？
谢谢，本
浏览 1提问于2013-05-29得票数 0
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R中奇异值分解的再现
r、svd、decomposition、singular
我有一个逐个文件矩阵的例子(来自Landauer和Dumais，1997年)：
wxd <- matrix(c(1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,
0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,
1,0,0,0,2,0,0,1,0,0,0,0,
0,0,0,1,0,1,1,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1
浏览 3提问于2016-09-09得票数 0
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用相应的元素将两个特征向量相乘
c++、eigen
我有两个定义类型的特征向量(vectorOne和vectorTwo) (我的类型见下文)。
typedef Matrix<double, 50, 1> myVector;
我想要第三个向量vectorThree，它将有vectorOne和vectorTwo的乘法。但是我想把每个元素乘以相应的元素--即vectorOne( i，0)乘以vectorTwo (i，0)，这样对于所有的i，我都有类似的东西。
vectorThree (i，0) = vectorOne(i，0) * vectorTwo(i，0)
我看到了，尝试了vectorOne.array() * vectorT
浏览 0提问于2018-01-13得票数 0
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用Matlab函数计算奇异值
matlab、svd
我对SVD有疑问。在我读过的文献中，我们写到我们必须先把输入矩阵转换成协方差矩阵，然后使用来自matlab的SVD函数(SVD)。
但是，在Mathworks网站中，我们可以直接对输入矩阵使用SVD函数(不需要将其转换为协方差矩阵)。
[U,S,V]=svd(inImageD);
哪一个是真的？？
如果我们想要进行降维，我们必须将数据投影到特征向量中。但是由SVD函数生成的特征向量在哪里呢？我知道S是特征值。但什么是U和S？
为了减少我们的数据维数，我们是否需要用它的平均值减去输入矩阵，然后用特征向量将它相乘呢？或者我们只需将输入矩阵与特征向量相乘(不需要先减去它的平均值)。
浏览 2提问于2014-05-12得票数 2
2回答
状态模型PCA特征值和
python、pca、statsmodels
当我将statsmodels.multivariate.pca.PCA应用于某些数据时，我发现产生的特征值之和并不等于数据的总方差。我使用以下代码
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
corr_matrix = np.array([
[1, 0.8, 0.4],
[0.8, 1, 0.6],
[0.4, 0.6, 1]])
Z = np.random.multivariate_normal([0,0,0], corr, 1000)
pc = sm.PCA(Z, standardize=False, dem
浏览 3提问于2020-04-22得票数 1
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为什么2D变换需要3x3矩阵？
matrix、2d、homogenous-transformation
我想做一些2D绘图，因此想要实现一些矩阵转换。由于我的数学背景很浅，我正在尝试理解如何在C#中做到这一点(任何其他oop语言显然都会做到这一点)。
我读到的所有内容都是解释说我们需要使用3x3矩阵来处理翻译。因为你不能用乘法进行翻译。但这是通过矩阵的乘法来创建我们的变换。因此，我们使用类似如下的东西：
{ x1, x2, tx }
{ y1, y2, ty }
{ 0, 0, 1 }
我理解第三列的意思，但是为什么我们需要第三行呢？在单位矩阵中，以及在旋转、缩放或旋转中，最后一行是相同的。有没有我还没有达到需要它的操作？是不是因为某些语言(Java)在使用“平方维数”数组时表现得更好？如
浏览 7提问于2012-05-22得票数 19
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机器学习中的主成分分析
machine-learning、artificial-intelligence、pca
当将PCA技术应用于训练集时，我们找到了一个系数矩阵A，它是主成分。因此，当我们在培训阶段，我们找到这位校长，并将其投射到数据上。我的问题是，我们是否应用了相同的主体，还是在测试阶段为数据找到了新的主体？
我想在这样的回答中:如果我们用它进行降维，我们必须找到新的原则。但是，如果我们用它进行特征提取(就像对EEG数据的特征提取)，我们必须使用旧的(即训练阶段的数据)，我的想法有多少是正确的？
B:我不是同时问和回答这个问题，而是说出我的想法，表明误解之处，听取专家的意见
浏览 2提问于2015-02-28得票数 3
1回答
特征向量Python的QR方法
python-3.x、linear-algebra、numerical-methods、eigenvector、qr-decomposition
我试图用QR方法求矩阵A的特征向量。找到了对应于最大特征值的特征值和特征向量。如何在不使用numpy.linalg.eig的情况下找到其余的特征向量？
import numpy as np
A = np.array([
[1, 0.3],
[0.45, 1.2]
])
def eig_evec_decomp(A, max_iter=100):
A_k = A
Q_k = np.eye(A.shape[1])
for k in range(max_iter):
Q, R = np.linalg.qr(A_k)
浏览 2提问于2021-02-28得票数 1
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如何获取特征映射之间的欧几里德距离
machine-learning、keras、tensorflow、cnn
我试着用本论文在视频中找到“关键帧”，但是我对机器学习有点陌生，而且我还停留在距离向量步骤上。目标是计算连续帧之间的距离向量，以检测表示关键帧的大上下文变化。以下是我所做的：
使用Googlenet经过预先训练的模型，我提取了一个(1024,7,7)特征图，从而为视频中的每一帧提取了7x7矩阵的向量。
现在我想要计算两个连续帧之间的欧几里德距离，但我不确定这是怎么回事。
我的直觉是距离向量也是(1024,7,7)。
最后一步是在距离向量上应用“向量0.1，0.1，0.1，0.99最后距离值的四窗口卷积”。我也不明白这一步。
如有任何帮助或指导，将不胜感激！
浏览 0提问于2020-04-05得票数 1
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2回答
从机器学习训练的模型中获得某种数学公式
python、machine-learning
我已经在这里提出了这个问题：，但我觉得我不够清楚，而且提议的想法对我也不起作用。
假设使用我的计算机，我训练了某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给它一个输入值，它会返回预测的结果(即1或0)。
现在，假设我仍然想给出一个输入，并得到一个预测的输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或表示我的“训练模型”的矩阵。
换句话说，我希望我训练的模型“转换”成某种公式，我可以输入并得到预测的数字。
我之所以要这样做，是因为我想训练一个大型数据集，并使用复杂的预测模型。并在更简单的硬件中使用这个经过训练的预测模型，例如PIC32微控
浏览 5提问于2019-04-27得票数 0
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超级简单示例中不正确的Python Numpy特征向量值
python、numpy、linear-algebra
在一个简单的例子中，我试图学习如何使用numpy来确定特征向量和值，但是结果看起来不正确。这是我的代码：
import numpy as np
import numpy.linalg as la
# create the matrix
matrix = np.array([[-2, 1, 0], [1, -2, 1], [0, 1, -2]])
print("Matrix:\n", matrix)
# calculate the eigenvalues and vectors
vals, vecs = np.linalg.eigh(matrix)
# print the
浏览 0提问于2018-01-28得票数 1
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用Java计算大型数据集的主轴/特征值和-vectors
java、arrays、matrix、eigenvector、nd4j
我有一个大型数据集(>500.000元素)，其中包含有限元-单元的应力值(σ_xx、σ_yy、σ_zz、τ_xy、τ_yz、τ_xz)。这些应力值是在模型的全局xyz坐标空间中给出的.我想要计算主轴的应力值和方向。如果你不太熟悉它背后的物理，这意味着取对称矩阵
| σ_xx τ_xy τ_xz |
| τ_xy σ_yy τ_yz |
| τ_xz τ_yz σ_zz |
并计算其特征值和特征向量。单独计算每一组特征值和-vectors太慢了。我正在寻找Java中的库、算法或其他东西，它们允许我将其作为数组计算来完成。举个例子，在python/numpy中，我可以把所有的3x3-矩阵，沿
浏览 7提问于2022-04-05得票数 1
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