张量估计

高阶 DTI 估计的 Matlab 脚本，用起来还挺顺。直接从扩散加权 MRI 数据里估张量，输出是正定或半正定的，稳定性不错。用的是 Barmpoutis 和 Vemuri 那篇 2010 年的方法，基础扎实，理论也靠谱。整个流程对 Matlab 用户蛮友好的，改改参数就能跑，适合搞高阶 DTI 建模的朋友试试。顺带还能看看其他配套资源，比如归一化脚本、质量检查工具，配合用效率更高。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

Java 写 TensorFlow 张量相乘的代码，结构清晰，调用方式也比较直观。用Tensor对象搞定矩阵乘法，思路跟 NumPy 有点像，但又不失 Java 的稳。适合想在 Java 项目里跑点深度学习的你，轻松集成，不用折腾太多原生 API。

专门跑Hierarchical Tucker分解的htucker toolbox matlab，在高维张量数据时，真的是个省心又省力的利器。比起传统的Tucker分解，这套工具用层次结构来搞定庞大的数据维度，压缩率更高，计算也更快。 支持的函数挺全，从初始化、分解，到重构、剪枝、可视化都有，操作方式也 MATLAB 风——用起来跟SVD那套感觉差不多，顺手。比如要压缩一个四维张量，分分钟就能搞定，甚至还能做特征提取。 实际用下来，像图像压缩、医学影像、甚至大规模推荐系统这种场景，都能直接上手。你只要用对函数，比如htensor结构初始化，再用分解函数一跑，出来的结果还能直接丢进模型里。 哦对了

Matlab最简单的代码标量，向量，矩阵和张量——沿代码介绍。在本课程中，我们将介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。目标是使您能够：比较标量、向量、矩阵和张量，使用Numpy和Python创建向量和矩阵，使用转置方法转置Numpy矩阵。背景让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文

利用 MATLAB 实施测量程序，通过调整权重的大小实现稳健估计。

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

从样本数据中得到的点估计值，虽然是总体参数的最佳猜测，但无法确定其与真实值之间的接近程度。例如，一项研究发现工作培训使小时工资提高了6.4%，但仅凭这一结果，我们无法得知若全体工人都参与培训，其影响是否会与之相符。由于总体参数未知，我们难以判断特定估计值的准确性。因此，我们需要借助概率陈述来构建区间估计，以更好地理解估计值的不确定性。

标量：单个数字，可表示为实值或自然数。 向量：包含多个元素的有序数组，可使用NumPy库创建。 矩阵：二维数组，可使用NumPy库创建，可用.shape()和.transpose()函数进行操作。 张量：多维数组，在机器学习和深度学习中广泛使用。

在本课程中，将向您介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。 目标:- 比较标量、向量、矩阵和张量- 使用Numpy和Python创建向量和矩阵- 使用转置方法转置Numpy矩阵 背景:让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。 标量:标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文献中，您会发现标量表示为小写斜体字符。标量需要根据其