pX=Y,在p误解情况下的最优解;p=[(x(转置)*x)(结果取逆) *x(转置)] *y 中括号里面的叫做X的近似逆运算(pseudo inverse);
含义的话你可以结合几何理解下,两向量乘积(p,X,确定一个平面o),结果要和另外一条向量重合(Y),但是Y不在平面o上,所以无解,现在我要找一条和Y误差最接近的向量,其实就是Y在平面o的投影L.
ps 上面那个公式可以转化成min{Y-L},即求error的最小值情况下p的取值->求导
pX=Y,在p误解情况下的最优解;p=[(x(转置)*x)(结果取逆) *x(转置)] *y 中括号里面的叫做X的近似逆运算(pseudo inverse);
含义的话你可以结合几何理解下,两向量乘积(p,X,确定一个平面o),结果要和另外一条向量重合(Y),但是Y不在平面o上,所以无解,现在我要找一条和Y误差最接近的向量,其实就是Y在平面o的投影L.
ps 上面那个公式可以转化成min{Y-L},即求error的最小值情况下p的取值->求导