线性代数笔记18——投影矩阵和最小二乘
一维空间的投影矩阵 先来看一维空间内向量的投影： 向量p是b在a上的投影，也称为b在a上的分量，可以用b乘以a方向的单位向量来计算，现在，我们打算尝试用更“贴近”线性代数的方式表达。 因为p趴在a上，所以p实际上是a的一个子空间，可以将它看作a放缩x倍，因此向量p可以用p ...
原文：线性代数及其应用（最小二乘、PCA、SVD）
第六章 正交性与最小二乘 正交投影 可以用于正交化 解释最小二乘，QR分解用于最小二乘 最小二乘也是唯一的 正交化方法 使用正交基计算投影 用于最小二乘 QR分解 使用正交化方法 最小二乘问题的几何描述 寻找距离最近的投影 有唯一解的条件 另一种解法 其他曲线的最小二乘拟合 对称矩阵和二次型 将多种像素重新线性组合，使得合成的图像景象差异更加明显。 对称矩阵的对角化 谱分解 特征值反映了在对应的 ...
2020-07-01 01:14 0 556 推荐指数：
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