SVD解决图像压缩的效果

利用奇异值分解(SVD)进行图像压缩-python实现

首先要声明,图片的算法有很多,如JPEG算法,SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择,这里主要说明SVD可以降维相对于PAC(主成分分析),SVD(奇异值分解)对数据的列和行都进行了降维,左奇异矩阵可以用于行数的压缩.相对的,右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩,也就是我们的PCA降维. 一张二维n*m的灰度图片可以看做是n*m的矩阵,利用SVD可以实现对二维图像的压缩 1.按照灰度图片进行压缩: #-*- coding: utf-8 -* import numpy as np from PI

解决css3毛玻璃效果(blur)有白边问题

做一个登录页,全屏背景图毛玻璃效果,实现方法如下: HTML: <body> <div class="login-wrap"> <div class="login-mask"></div> <div class="login-box"></div> </div> <script> var w = window.innerWidth || documen

基于SVD的图像压缩

算法简介算法实现我只是简单处理了一下图像的灰度值,如果要处理RGB值的话,就需要分别进行SVD分解,最后再合起来即可. import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def picture_processing(file): # 图像处理,返回灰度值 im = Image.open(file) im = im.convert('L') # 转换为灰度图 #im.save('original_'

奇异值分解（SVD）和简单图像压缩

SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解) 算法优缺点: 优点:简化数据,去除噪声,提高算法结果缺点:数据的转换可能难于理解适用数据类型:数值型数据算法思想: 很多情况下,数据的一小部分包含了数据的绝大部分信息,线性代数中有很多矩阵的分解技术可以将矩阵表示成新的易于处理的形式,不同的方法使用与不同的情况.最常见的就是SVD,SVD将数据分成三个矩阵U(mm),sigma(mn),VT(nn),这里得到的sigma是一个对角阵,其中对角元素为奇异值,并且它

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————10.奇异值分解(SVD)原理、基于协同过滤的推荐引擎、数据降维

关键字:SVD.奇异值分解.降维.基于协同过滤的推荐引擎作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actionhttps://github.com/pbharrin/machinelearninginaction ****************************

利用奇异值分解（SVD）简化数据

特征值与特征向量下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征.先谈谈特征值分解吧: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,则可以表示成下面的形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量.特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对

【机器学习实战】第14章利用SVD简化数据

第14章利用SVD简化数据 SVD 概述奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition): 提取信息的一种方法,可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征.从生物信息学到金融学,SVD 是提取信息的强大工具. SVD 场景信息检索-隐形语义检索(Lstent Semantic Indexing, LSI)或隐形语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA) 隐性语义索引:矩阵 = 文档 + 词语是最早的 SVD 应用之一,我们

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法

一步步教你轻松学奇异值分解SVD降维算法 (白宁超 2018年10月24日09:04:56 ) 摘要:奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学.信号处理.金融学.统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具.在机器学习领域,很多应用与奇异值都有关系,比如推荐系统.数据压缩(以图像压缩为代表).搜索引擎语义层次检索的LSI等等.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2

SVD简化数据

一,引言我们知道,在实际生活中,采集到的数据大部分信息都是无用的噪声和冗余信息,那么,我们如何才能剔除掉这些噪声和无用的信息,只保留包含绝大部分重要信息的数据特征呢? 除了上次降到的PCA方法,本次介绍另外一种方法,即SVD.SVD可以用于简化数据,提取出数据的重要特征,而剔除掉数据中的噪声和冗余信息.SVD在现实中可以应用于推荐系统用于提升性能,也可以用于图像压缩,节省内存. 二,利用python事先SVD 1 svd原理--矩阵分解在很多情况下,数据中的一小段携带了数据集的大部分信息

数据科学中需要知道的5个关于奇异值分解（SVD）的应用

介绍 "Another day has passed, and I still haven't used y = mx + b." 这听起来是不是很熟悉?我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用. 好吧,但我可以向你保证,并不是这样的.特别是如果你想开启数据科学的职业生涯. 线性代数弥合了理论与概念实际实施之间的差距.对线性代数的掌握理解打开了我们认为无法理解的机器学习算法的大门.线性代数的一种这样的用途是奇异值分解(SVD)用于降维. 你在数据科学中一

Python机器学习笔记：奇异值分解（SVD）算法

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 奇异值分解(Singular Value Decomposition,后面简称 SVD)是在线性代数中一种重要的矩阵分解,它不光可用在降维算法中(例如PCA算法)的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,在机器学习,信号处理,统计学等领域中有重要应用. 比如之前的学习的PCA,掌握了SVD原理后再去看PC

display:inline-block的间隙问题和解决办法

1.display:inline-block在水平方向的间隙: 代码如下: <style type="text/css"> *{margin:0; padding:0;} .test{width:600px; border:1px blue solid;} .test div{width:100px; height:100px; display:inline-block;background:blue;} </style></head><bod

js(jquery)解决input元素的blur事件和其他非表单元素的click事件冲突的方法

HTML结构:很简单,就一个input,一个div,能说明问题就OK了: <input type="text" value="默认值"><br/><br/><div>搜索</div> 想要实现的结果: 1.input框获取焦点时value为“”,失去焦点时value为“默认值”:-----这个很好实现: 2.当在input框中输入要搜素的内容后,点击div搜索,要求控制台打印输出要搜素的内容(当然每个项目的

java servlet之过滤器1（解决jsp之间POST方式数据传递乱码）

首先,看看没有解决乱码的效果,新建两个jsp页面(a.jsp跳转到b.jsp). <form action="b.jsp" method="post"> <input type="text" name="testarea"> <input type="submit" value="提交"> </form> <% String data

【FastJSON】解决FastJson中“$ref 循环引用”的问题

0.开发环境 SSH,EasyUI,MySQL 1.需求要求: (1)首先获取所有的贷款订单数据,即List <LoanOrder>. (2)然后从单个贷款订单实体LoanOrder去访问贷款人实体Loaner的信息. 2.实体之间的关系描述 (1)LoanOrder实体与Loaner实体是双向的多对一和一对多关系. (2)LoanOrder是“多方”,其中的关系属性为“private Loaner loaner”. (3)Loaner是“一方”,其中的关系属性为“Set<LoanOrd

<Win32_18>平滑的人物走动 —— 解决闪屏

今天咋一看,发现很久没写博客了的确,开学之后,写博客的时间越来越少了…… 今天来做一个比较实用的小应用——平滑的人物走动,同时解决常见的闪屏问题.实现透明位图这些技术在游戏开发中是很常见的 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

解决使用BottomSheetDialog时状态栏变黑的问题

问题描述当使用support里的design 库里的BottomSheetDialog时,在6.0的机器上当对话框弹出时系统状态栏会变黑,如下图所示: 一开始以为是我用的姿势不对,试过对style配置状态栏颜色,配置其他可能影响到的属性都没成功,今天google了一下,发现应该是BottomSheetDialog本身实现的问题,见:https://code.google.com/p/android/issues/detail?id=202691.其中的一条评论认为应该是BottomSheetD

div里包含img底部多出3px的解决办法

如果将一个img放在div里面,你会发现在img下面无端端的就多出3px的空白出来.padding.margin.border都设为0,无效!那么怎么解决这个问题呢? 问题图: 解决后的效果: 这个Bug真是十分有意思,不过有N多种解决办法! 1.设置div{ font-size: 0} 2.设置img{ display: block} 3.设置img{ vertical-align:top;} 当然推荐第二种方法,让img对象成为块级元素.

解决sweetalert 无故报错 elem.className.replace Uncaught TypeError: Cannot read property 'className' of null

今天碰到这么一个问题,在使用sweetalert的时候时有时无会报错 elem.className.replace Uncaught TypeError: Cannot read property 'className' of null 很简单,debug源码,发现elem在有时候会为空,为空的时候抛出异常,修改如下代码即可解决该问题效果:

一个常见下拉菜单的样式：一体化小三角（纯css手写解决）

类似下拉菜单2个一体化小三角,习惯上用字体图标加jQuery处理,比较方便,但是下面纯css手写解决方式,效果也还不错,对CSS知识也是一个比较好的孔固. 小三角用了2种不同处理方式:1.利用border属性:2.利用正方形旋转45度. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>下拉菜单</title> <style> *{

巴特西