PCA降維
預備知識： 若矩陣A相似於某對角矩陣D。 求A的特徵值以及特徵向量，則不同特徵值對應的特徵向量線性無關，同一特徵值的特徵向量線性相關。 用主成分分析來降維 用特徵臉進行臉部識別 PCA：PCA不僅僅是降維，而且通過降維去除了數據中的噪聲（how???），發現了數據中的模式。PCA把原先的n個特徵用m個特徵取代，新特徵是舊特徵的線性組合，這些線性組合最大化了樣本方差（但是對於我們用於機器學習的數據（
每日一句
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。