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RSS订阅原创 R语言——基于SVD的人脸识别（图像识别亦可）
人脸识别可以说是当今社会十分热门而且应用广泛的一项技术，应用于案件侦破、设备解锁、网络信息安全等多领域。在图像识别中一个最大的难点在于图像的数据量很大，如何充分地利用信息。不同的照片具有不同的像素和比例，本文用 python 进行图片像素处理，R 语言做 RGB 格式向灰度图片的转换以及SVD分解。有关R的部分可以看我另外一篇文章(基于R语言的SVD图像处理）我在本篇文章中使用三种方法：线性回归最...
2019-05-16 16:29:37
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原创 基于R语言SVD的图像压缩方法
图片的基本构成假设我们有一个灰度图像（128×128，即128×128像素）。我们可以使用矩阵来表示这个图像。如果我们有彩色图像，用R中的readJEPG函数读取图片就可以发现它是由一个三维数组构成（我们常说的三原色：Red, Green, Blue ）它有三个矩阵，大小与图像相同， 每个矩阵表示包括RGB色标的颜色值，每个像素由0-255的整数表示。接下来，我们可以通过SVD分解矩阵，再通过消...
2019-04-20 19:42:27
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原创 SVD和PCA详细原理以及联系（包含公式推导）
初始假设假设X∈Rn×dX \in R^{n \times d}X∈Rn×d，即为nnn个样本，ddd维的矩阵，将每个数据矢量的条目合并，使得XiT=(Xi1,…,Xid)X_i^T = (X_i1, \ldots, X_id)XiT=(Xi1,…,Xid)。 在将这些向量放入数据矩阵之前，我们实际上会减去数据的平均值，即：μ=1n∑i=1nXi=(∑i=1nXi1,…,Xid)T\mu ...
2019-03-30 18:43:58
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原创 R语言)不依赖求导的寻根方法：Nelder-Mead方法
(R语言)不依赖求导的寻根方法：Nelder-Mead方法牛顿法需要一阶和二阶导数，如果导函数不可用，则可以通过伪牛顿(Quasi-Newton)方法近似它们。如果导函数直接不存在怎么办？函数中存在不连续则可能发生这种情况。Nelder-Mead Method在Nelder-Mead算法下即使函数不连续，Nelder-Mead算法也是十分稳健的，该算法是基于评估n维单纯形的顶点处的函数，其中...
2019-03-27 10:57:00
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原创 基于R语言的Newton-Raphson迭代法(针对二元可求导函数）
基于R语言的Newton-Raphson迭代法(针对二元可求导函数）Newton-Rapson MethodNewton-Raphson方法是一种基于根的初始值猜测而来的迭代方法，此方法使用的函数为原函数以及原函数的导数，如果成功，它通常会快速的收敛，但是它也有可能像其他寻根方法一样失败，这是需要注意的一点。(因为牛顿方法并不总是趋同，其收敛理论作用于局部收敛）算法思路该方法试图以迭代方法...
2019-03-27 09:21:12
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空空如也
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