基于飞桨框架实现PCA的人脸识别算法
原文中文，约6000字，阅读约需15分钟。发表于：。本文作者是Yu欸，目前在华中科技大学攻读博士学位，定期记录并分享所学知识，博客关注者5w+。主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。本文将通过基于飞桨框架的实际代码示例，来展示所提供的高效、灵活的线性代数API，如何简化机器学习和深度学习中的数据处理和分析工作，为高维数据集的...
本文介绍了使用飞桨框架实现主成分分析（PCA）的人脸识别算法，通过降维技术找到最重要的特征，减少数据维度。文章提供了实际代码示例，并展示了不同维度下的训练效果。飞桨的稀疏计算能力和稀疏神经网络也被介绍。最后，总结了飞桨的线性代数API在数据降维和特征提取方面的重要性和应用。
