1 奇异值分解(SVD)简介 Beltrami 和 Jordan 被认为是奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的共同开创者，二人于19世纪70年代相继提出了相关理论。奇异值分解主要解决的问题是数据降维。在高维度的数据中，数据…

文章目录 奇异值是什么？1 奇异值的定义2 奇异值的性质3 特征值与奇异值的关系4 奇异值的重要性 奇异值分解 奇异值是什么？ 1 奇异值的定义 对于任意一个 m n m \times n mn 的矩阵 A A A，存在三个矩阵 U U U， V V V和 Σ \Si…

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首先我来看PCA降维,可以看到在图像处理中经常用到PCA,经过对数据进行降维可以去除数据噪声,发现数据中的模式,也就是 发现数据的规律. 这里的模式识别就是 机器学习中的一个分支 就是在数据中找规律的意思 我们使用代码看一下 from sklearn.docomposition import PCA from skl…

最近在上研究生的课程《计算机视觉》，完成了老师布置的大作业，结合我看《计算机视觉中的多视图几何》的一些感悟和收获完成此篇博客。在学习的过程中我发现很多算法并没有开源，或者版本太落后难以执行，因此想通过这篇博客将一些算…