Du_Shuang的博客

内积矩阵与协方差矩阵是理解PCA的前提，由于公式较多，我将其保存为了pdf，需要的可以从这里下载。内积矩阵协方差矩阵

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/jane617_min/article/details/7044479 一般来说，方阵能描述任意线性变换。线性变换保留了直线和平行线，但原点没有移动。线性变换保留直线的同时，其他的几何性质如长度、角度、面积和体积可能被变换改变了。从非技术意义上说，线性变换可能“拉伸”坐标系，但不会“弯曲”或“卷折”坐标系。 矩阵...

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/matrix_space/article/details/80550561 今天，我们介绍机器学习里非常常用的一个概念，KL 散度，这是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道，现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据，一般来说，我们无法获取数据的总体，我们只能拿到数据的部分样本，根据数据...

转自：https://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/07/26/2609920.html我转自上述地址，但是原创不是上述地址，但是上述地址作者给的原地址跳转失败，原地址在下面。Bhattacharyya距离在统计学中，Bhattacharyya距离（以下称巴氏距离）测量的是两个离散或连续概率分布的相似性。计算方式和Bhattachar...

本文转载自：https://www.cnblogs.com/tsingke/p/6273970.html协方差代表的意义是什么?   在概率论中，两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况：      &amp

本文转载自：https://www.cnblogs.com/terencezhou/p/6235974.html很想转载过来，但是没办法，转过来很多乱码，所以这里贴一个链接。

本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/51627338 转载有点问题，大家可去原文观看 Preface  之前在写《Multi-view CNNs for 3D Objects Recognition》的阅读笔记的时候，文章中的一个创新点便是将MVCNN网络提取到的3D Objects...

转载于：https://www.cnblogs.com/xlz10/p/3929119.html       给定欧氏空间中的两点集 ， ，Hausdorff距离就是用来衡量这两个点集间的距离。　　其中， ， 。 称为双向Hausdorff距离， 称为从点集A到点集B的单向Hausdorff距离。相应地 称为从点集B到点集A的单向...

时不变系统 时不变系统：就是系统的参数不随时间而变化，即不管输入信号作用的时间先后，输出信号响应的形状均相同，仅是从出现的时间不同。用数学表示为T[x(n)]=y[n]则 T[x(n-n0)]=y[n-n0]，这说明序列x(n)先移位后进行变换与它先进行变换后再移位是等效的。 线性时不变系统 线性时不变系统：既满足叠加原理又具有时不变特性，它可以用单位脉冲响应来表示。单位脉冲响应是输入端为单...