主成分分析（PCA）的线性代数推导过程
【摘自Ian Goodfellow 《DEEP LEANRNING》一书。觉得写得挺清楚，保存下来学习参考使用。】 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一个简单的机器学习算法，可以通过基础的线性代数知识推导。 假设在n维的R空间中我们有 m 个点 {x(1), . . . , x(m)}，我们希望对这些点进行有损 压缩。有损压缩表示我们使用更少的内存
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