看到orbslam2初始化里的Initializer::ReconstructH和Initializer::ReconstructF两个子函数里用到了opencv：：SVD分解。这里我将会详细讲解SVD的分解理论！
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解
假设M是一个m×n阶矩阵，其中的元素全部属于域 K，也就是 实数域或复数域...
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2016-07-13 17:26:48
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概述 PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法，它可以将一个比较复杂的矩阵用更 ...
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2016-07-08 11:44:33
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目录 1 L2惩罚项 1.1 惩罚项 1.2 L2惩罚项与过拟合 1.3 多目标值线性模型2 特征值分解3 奇异值分解4 总结5 参考资料 1 L2惩罚项 1.1 惩罚项 为了防止世界被破坏，为了维护世界的和平……不好意思，这篇一开头就荒腔走板！某些线性模型的代价函数包括惩罚项，我们从书本或者经验之 ...
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2016-06-26 11:37:37
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前言：
上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，...
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2016-06-24 16:04:13
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1. 基础回顾 特别详细的总结，参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444 矩阵的奇异值分解 SVD 矩阵与向量相乘的结果与特征值，特征向量有关。 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1）低秩近似 2）特征降维 2 ...
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2016-06-08 15:54:45
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SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解： 优点：用来简化数据，去除噪声，提高算法的结果。 缺点：数据的转换可能难以理解。 适用数据类型：数值型数据。 一、SVD与推荐系统 下图由餐馆的菜和品菜师对这些菜的意见组成，品菜师可以采用1到5之间的任意一个整数来对菜评级 ...
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2016-05-18 23:35:58
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＃从特征值分解引入
我们知道矩阵的特征值分解是提取矩阵特征的一个方法，其中v是一个一维矩阵，λ是特征值，代表v表示的矩阵特征的重要性。但矩阵的特征值分解有一个局限性，在于变换的矩阵必须是方阵。奇异值分解现实世界中大部分矩阵都不是方阵，这时如果我们想描述矩阵的特征，就要用到奇异值分解。
假设A是一个N * M的矩阵，那么得到的U是一个N * N的方阵（里面的向量是正交的，U里面的向量称为左奇异向...
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2016-04-29 19:43:55
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＃从特征值分解引入
我们知道矩阵的特征值分解是提取矩阵特征的一个方法，其中v是一个一维矩阵，λ是特征值，代表v表示的矩阵特征的重要性。但矩阵的特征值分解有一个局限性，在于变换的矩阵必须是方阵。奇异值分解现实世界中大部分矩阵都不是方阵，这时如果我们想描述矩阵的特征，就要用到奇异值分解。
假设A是一个N * M的矩阵，那么得到的U是一个N * N的方阵（里面的向量是正交的，U里面的向量称为左奇异向...
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2016-04-23 20:01:42
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1. 奇异值分解 SVD(singular value decomposition)
1.1 SVD评价
优点: 简化数据, 去除噪声和冗余信息, 提高算法的结果
缺点: 数据的转换可能难以理解
1.2 SVD应用
(1) 隐性语义索引(latent semantic indexing, LSI)/隐性语义分析(latent semantic analysis, LSA)...
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2016-04-22 20:49:13
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