特征分解和PCA | 易学教程

1.线性代数基础

标量、向量、矩阵和Tensor

在这里插入图片描述

线性代数的正确打开方式

在这里插入图片描述

Ax=b的行视图

在这里插入图片描述

Ax=b的列视图

在这里插入图片描述

线性相关和线性无关

在这里插入图片描述

Span、基和子空间（subspace）

在这里插入图片描述

四个基本子空间

## 线性代数精华
在这里插入图片描述

四个基本子空间的关系

在这里插入图片描述

利用子空间重新看待线性方程组的解

在这里插入图片描述

可逆矩阵

在这里插入图片描述

2.特征分解

方针的特征值和特征向量

在这里插入图片描述

特征分解的性质

在这里插入图片描述

对称矩阵的特征分解

在这里插入图片描述

特征分解和子空间的关系

在这里插入图片描述

3.PCA

优化问题

在这里插入图片描述

PCA

在这里插入图片描述

PCA举例

在这里插入图片描述

来源：CSDN

作者：LotusQ

链接：https://blog.csdn.net/qq_30057549/article/details/103648352

标签

易学教程内所有资源均来自网络或用户发布的内容，如有违反法律规定的内容欢迎反馈！
该文章没有解决你所遇到的问题?点击提问,说说你的问题,让更多的人一起探讨吧!