矩阵分解-Basic MF Basic MF是最基础的分解方式，将评分矩阵R分解为用户矩阵U和项目矩阵S， 通过不断的迭代训练使得U和S的乘积越来越接近真实矩阵，矩阵分解过程如图： 目标函数 预测值与真实值之间的差。采用梯度下降的方式迭代计算U和S，它们收敛时就是分解出来的矩阵。我们用损失 ...

矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积，常见的分解方法有 三角分解法、QR分解法、奇异值分解法。三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵，这种分解方法叫做LU分解法。进一步，如果待分解的矩阵A是正定的，则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf ...

矩阵的对角分解 定理5.1 为正规矩阵的充要条件是：存在酉矩阵,使得： 例1 设是阶正规矩阵，其特征值，，，，则： 是厄米特矩阵的充要条件是：的特征值全是实数； 是反厄米特矩阵的充要条件是：的特征值为零或纯虚数； 是酉矩阵的充要条件是：的每个特征值的模。 矩阵的三角分解 定义5.1：设，如果存在 ...

LU分解在本质上是高斯消元法的一种表达形式。实质上是将A通过初等行变换变成一个上三角矩阵，其变换矩阵 ...

对极几何-本质矩阵-基本矩阵 转自知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33458436 记得之前的相机矩阵，这是针对单个相机的，可我们知道单个相机图片并不能告诉我们物体的深度信息，这时至少需要两个相机，这样在两视图间内在的射影几何关系 ...

对极约束　　参考于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33458436 　　 　　介绍　　　　如果仅有一个视角，我们并不知道深度信息，如果有两个视角，我们就能 ...

1.归一化图像坐标 2.本质矩阵 essential matrix 2.1 本质矩阵的推导 2.2特点 ...

上(下)三角矩阵：对角线上(下)方的元素全为零，即对\(i<j, a_{ij} = 0\)(\(i>j, a_{ij} = 0\)) 单位上(下)三角矩阵：对角线元素全为1的上(下)三角矩阵 定理1(LU分解定理)：设\(A\)是n阶非奇异矩阵，则存在惟一的单位下三角矩阵\(L ...