derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning 特徴量の次元を低下させるとか(2) - らんだむな記憶で大分視覚的な雰囲気をつかんだので、後はロジックを追いかけたい。$(x_1,\ \cdots,\ x_m),\ x_n \in \mathbb{R}^d,\ 1 \le n \le m $を特徴量のデータとし、$\frac{1}{m}\sum_{n = 1}^m x_n = 0$とする。 $\Sigma = \frac{1}{m}\sum_{n = 1}^m x_n x_n^T$を共分散行列とする。これは対称半正定値行列になっている。 よって、対角化を考えると直交行列$V = (e_1,\ \cdots,\ e_d)$を用いて、$\Sigm… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F09%2F27%2F050506" title="特徴量の次元を低下させるとか(3) - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2015-09-27 05:05:06 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2015/09/27/050506 1.0 100%