文章目录： 1. 前言 2. LU三角分解 3. Cholesky分解 — LDLT分解 4. Cholesky分解 — LLT分解 5. QR分解 6. 奇异值分解 7. 特征值分解 参考博客： https://blog.csdn.net/hansry/article/details/104174651#2_LU_11...
目录 主成分分析(PCA) 一、维数灾难和降维 二、主成分分析学习目标 三、主成分分析详解 3.1 主成分分析两个条件 3.2 基于最近重构性推导PCA 3.2.1 主成分分析目标函数 3.2.2 主成分分析目标函数优化 3.3 基于最大可分性推导PCA 3.4 核主成分分析(KPCA) 四、主成分分析流程 4.1 输入 4.2 输出...
通过这4行代码即可实现神经网络的输出。 如果用for循环进行代码实现： 使用向量化的方法： 训练集一共有m个样本，每个样本有n个特征值。把训练集所有的特征值放在一起构成X矩阵。 Z[1]是所有样本第一层的输出值。行数与第一层的节点数相同A[1]是所有样本第一层的经过西格玛处理的输出值。...
广义特征值问题，即Ax= Bx， 在Matlab中，使用eig()求解一般特征值问题和广义特征值。[V,D] = eig(A,B,flag)， A和B时方阵，flag用来选择算法，'qz'表示选择使用QZ算法。 也可以直接调用qz()来求解，[AA,BB,Q,Z,V] = qz(A,B,flag)， flag 表示使用复数或实数计算，默认取值为复数。 在...
转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言： PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数...