線性代數筆記18——投影矩陣和最小二乘
一維空間的投影矩陣 先來看一維空間內向量的投影： 向量p是b在a上的投影，也稱為b在a上的分量，可以用b乘以a方向的單位向量來計算，現在，我們打算嘗試用更“貼近”線性代數的方式表達。 因為p趴在a上，所以p實際上是a的一個子空間，可以將它看作a放縮x倍，因此向量p可以用p ...
原文：線性代數及其應用（最小二乘、PCA、SVD）
第六章 正交性與最小二乘 正交投影 可以用於正交化 解釋最小二乘，QR分解用於最小二乘 最小二乘也是唯一的 正交化方法 使用正交基計算投影 用於最小二乘 QR分解 使用正交化方法 最小二乘問題的幾何描述 尋找距離最近的投影 有唯一解的條件 另一種解法 其他曲線的最小二乘擬合 對稱矩陣和二次型 將多種像素重新線性組合，使得合成的圖像景象差異更加明顯。 對稱矩陣的對角化 譜分解 特征值反映了在對應的 ...
2020-07-01 01:14 0 556 推薦指數：
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