张士玉小黑屋

 前言PCA多用于对数据特征集进行降维，也方便对数据集进行可视化操作，说白了最后进行结果展示那么多特征向量要一起表示的话肯定很难展示，超过三维的数据就很难展示了。而PCA可对特征集进行简化，通俗的来讲也就是合并好理解。PCA应用的范围很广因此很有必要要学习，原理肯定还是数学证明，在特征工程上经常使用。希望读者看完能够提出错误或者看法，博主会长期维护博客做及时更新。纯分享，希望大家喜欢。强烈推荐大家看看这篇Python机器学习笔记：主成分分析（PCA）算法，写的很详细很好。

目录前言论文思想网络详细结构MBConv结构EfficientNet(B0-B7)参数前言原论文名称：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.11946原论文提供代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/off

☞░老猿Python博文目录：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython░要理解投影变换的原理最好能理解仿射变换的原理，关于仿射变换可参考老猿的仿射变换相关系列博文。仿射变换博文传送门（带星号的为付费专栏文章）：*图像仿射变换原理1：齐次坐标来龙去脉详解*图像仿射变换原理2：矩阵变换、线性变换和图像线性变换矩阵*图像仿射变换原理3：仿射变换类型及变换矩阵详解*图像