最大方差和最小協方差解釋（線性代數看PCA）
PCA降維 ——最大方差和最小協方差聯合解釋（線性代數看PCA） 注：根據網上資料整理而得，歡迎討論 機器學習算法的復雜度和數據的維數有着密切關系，甚至與維數呈指數級關聯。因此我們必須對數據進行降維。 降維 ...
原文：PCA（主元分析的四重境界：1.最大方差--投影，2.最小誤差--重建/降維，3.高斯先驗誤差--MLE,4.線性流形對齊）
參考文獻：https: www.zhihu.com question 作者：史博鏈接：https: www.zhihu.com question answer 來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 千萬不要小看PCA， 很多人隱約知道求解最大特征值，其實並不理解PCA是對什么東西求解特征值和特征向量。 也不理解為什么是求解特征值和特征向量。 要理解到Hin ...
2021-12-26 14:41 0 732 推薦指數：
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： 更加深入理解pca，在斯坦福大學的機器學習上的更加深入的分析。。 http://blog.csdn.ne ...
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在計算機視覺中，經常會用到重投影誤差（Reprojection error）。比如在計算平面單應矩陣和投影矩陣的時候，往往會使用重投影誤差來構造代價函數，然后最小化這個代價函數，以優化單應矩陣或者投影矩陣。之所以使用重投影誤差，是因為它不光考慮了單應矩陣的計算誤差，也考慮了圖像點 ...
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