Moore-Penrose 偽逆
1.Moore-Penrose 偽逆（Moore-Penrose pseudoinverse） 矩陣 A 的偽逆定義為： A + = lima↘0 (A⊤ A + αI) −1 A ⊤ . 計算偽逆的實際算法沒有基於這個定義，而是使用下面的公式： A + = VD ...
原文：學習筆記DL007:Moore-Penrose偽逆，跡運算，行列式，主成分分析PCA
Moore Penrose偽逆 pseudoinverse 。 非方矩陣，逆矩陣沒有定義。矩陣A的左逆B求解線性方程Ax y。兩邊左乘左逆B，x By。可能無法設計唯一映射將A映射到B。矩陣A行數大於列數，方程無解。矩陣A行數小於列數，矩陣有多個解。 矩陣A的偽逆A lim a gt A T A aI A T。計算偽逆公式，A VD U T。矩陣U D V是矩陣A奇異值分解得到矩陣。對角矩陣D偽逆 ...
2017-11-23 03:46 0 1147 推薦指數：
相關推薦
PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一個簡單的機器學習算法，利用正交變換把由線性相關變量表示的觀測數據轉換為由少量線性無關比變量表示的數據，實現降維的同時盡量減少精度的損失，線性無關的變量稱為主成分。大致流程如下： 首先對給定數據集（數據是向量 ...
主成分分析（PCA）
基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法，它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理，使問題變得比較簡單、直觀，而且這些較少的綜合指標之間互不相關，又能提供原有指標的絕大部分 ...
主成分分析 —PCA
一.定義 主成分分析（principal components analysis)是一種無監督的降維算法，一般在應用其他算法前使用，廣泛應用於數據預處理中。其在保證損失少量信息的前提下，把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。這樣可達到簡化數據結構，提高分信息效率的目的。 通常 ...
主成分分析-PCA
主成分分析-PCA 1. 數據的降維 高維數據 除了圖片、文本數據，我們在實際工作中也會面臨更多高維的數據。比如在評分卡模型構建過程中，我們通常會試着衍生出很多的特征，最后就得到上千維、甚至上萬維特征; 在廣告點擊率預測應用中，擁有幾個 億特征也是常見的事情; 在腦科學 ...
PCA（主成分分析）
PCA（Principal Component Analysis）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特征分量，常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多，但是大多數只描述了PCA的分析過程，而沒有講述其中的原理。這篇 ...
主成分分析(PCA)
相對與網上很多人分享的有關PCA的經歷，我第一次接觸PCA卻不是從人臉表情識別開始的，但我所在的實驗室方向之一是人臉的研究，最后也會回到這個方向上來吧。 PCA（principal components analysis）是一種非常有用的統計技術，它已經應用於人臉識別和圖像壓縮領域中，並且是高維 ...
主成分分析PCA（1）
參考：https://mp.weixin.qq.com/s/6xsXjUEUm8dB5y6-dInT_w PCA的數學原理無非一句話： 協方差矩陣的特征值分解 （或者等價地） 原矩陣的奇異值分解 1、PCA：通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據 ...