[問卦] 為什麼SVD處理之後的vt可以抓特徵值
如題 正在啃圖形機器學習
看到把圖像用svd去轉換可以拿來做pca
程式碼是懂了
但原理看不懂
為什麼拿vt拿來轉換原本的basis
然後再轉換回來就可以得到特徵值呢
有沒有神人可以比較簡單解釋一下
--
※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.140.219.38 (臺灣)
※ PTT 網址
推
STi2011: 作業自己做42.76.4.93 11/14 10:03 作業是程式碼 已經交了 Xreconst = Xproj * Vt( : , 1: i) +X_mean
→
首先你要先了解SVD的數學原理 先不要
推
先說答對給多少
→
看離散case
推
※ 編輯: JustBecauseU (223.140.219.38 臺灣), 11/14/2021 10:05:25
線性代數算完就會pca了
→
你線代是不是被當
84我沒修過 正在努力…
※ 編輯: JustBecauseU (223.140.219.38 臺灣), 11/14/2021 10:06:57推
先看對角化,沒辦法對角化就svd
推
降低緯度
推
先學線性代數 趕快
→
線代
推
現在才開始機器學習 這已經過氣了
推
我只會呼叫tensorflow
推
其實現在主流是用pytorch
85
[問卦] 代問:如何寫出讓人看不懂的Python程式碼?繼上集, 朋友被指導教授要求給博後論文草稿和實驗程式碼之後, 朋友除了使用推文有建議的拖,慢,等戰術讓博後拿不到, 78博後對我朋友出了新招,71
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爆
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