主成分分析（PCA）的線性代數推導過程

【摘自Ian Goodfellow 《DEEP LEANRNING》一書。覺得寫得挺清楚，保存下來學習參考使用。】 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一個簡單的機器學習算法，可以通過基礎的線性代數知識推導。 假設在n維的R空間中我們有 m 個點 {x(1), . . . , x(m)}，我們希望對這些點進行有損 壓縮。有損壓縮表示我們使用更少的內存

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