多次元尺度構成法 「MDSを使って使って使い倒す！ MDS入門から非対称MDS実習まで
多次元尺度構成法 「MDSを使って使って使い倒す！ MDS入門から非対称MDS実習まで」 2010年3月27日～28日 日本行動計量学会 第13回春の合宿セミナー A2コース 中山 厚穂（長崎大学） 横山 暁（慶應義塾大学） 3月27日（土）多次元尺度構成法 午前 10:00～12:00 MDSとは何か MDSの扱うデータとモデルの対応 Rでの実行可能なパッケージなどの説明 計量MDSと非計量MDS(Rで実行するには…） 午後1 13:00～15:00 MDS「R」による分析方法の 紹介 午前の復習(非計量MDSとは) 非計量MDSを実行する際に注意点などの説明 非計量MDS「R」による分析の実行 午後2 15:30～17:30 MDS 事例による実習 個人差MDSと多次元展開法についての説明 「R」による分析方法の説明 3月28日（日）非対称多
特異値分解の定義，性質，具体例 | 高校数学の美しい物語
特異値分解とは，m×nm\times nm×n 行列 AAA を A=UΣVA=U\Sigma VA=UΣVと分解することです。ただし， UUU は m×mm\times mm×m の直交行列（各列が互いに直交する行列 →直交行列の定義と性質） VVV は n×nn\times nn×n の直交行列 Σ\SigmaΣ は図のような行列 つまり「非対角成分は 000，対角成分は非負で大きさの順に並んだ行列。 です。任意の行列はこのように分解できます。また，Σ\SigmaΣ の対角成分で 000 でないもの（000 を含めることもある）を特異値と言います。 A=(22221−11−1−11−11)A=\begin{pmatrix}2&2&2&2\\1&-1&1&-1\\-1&1&-1&1\end{pmatrix}A=⎝⎛21−12−1121−12−11⎠⎞ の特異値分解（の1つ）は
画像処理を始めよう ー特徴量2 SIFTー - プログラムdeタマゴ
今回はDavid Loweが1999年に提案したSIFTについて話していきます。今更、SIFTなんて解説してもそこらにいっぱい解説あるんだからと思うかもしれませんが、まぁ、マッタリ行きましょうや。なお、SIFTには特許があるので使用時には気をつけて下さい。また、オープンソースの実装にOpenCVの他、OpenSIFTもあります。ところで、昔JAVAで作ったSIFTのプログラムが見当たりません。(T_T) あいつはどこ行ってしまったのか…。 Scale-Invariant 前回話したハリスのコーナー検出の手法には、回転不変性がありました。画像が回転しても特徴が変わらないよ、というものです。チョロッとだけ、アフィン変換不変や、スケール対応する改良があるよとだけ言いましたように、基本的にはその他の変形に対して不変な特徴ではありません。 特に困るのが、画像の大きさの違いを吸収できないことでした。へ
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
行列式は固有値の積に等しい - 理数アラカルト -
サービス終了のお知らせ
