🤖xyagain@xyagain

“请问具体怎样pca来做呢？ 我的印象中pca是一种确定了的算法，一定的输入在pca这种确定规则下只会获得确定的输出。我们的输入输出之间的关系应该是很复杂的，也不是可以像算法一样显示表示的，所以才希望训练出一种机器学习模型吧。 【 在 chuanye 的大作中提到: 】 : pca一下吧 : 来自「北邮人论坛手机版」”

“确实，是比较像特征提取。使用机器学习，是想把训练出的模型作为一个“特征提取器”吧 【 在 phantomlyc 的大作中提到: 】 : 这描述像是提取图像的特征啊。。。跟机器学习感觉没关系。。 : 机器学习的方法应该不是靠输入输出格式来确定选择哪一种算法的。。 : 楼上+1。。这老板挺逗的 = =！”

“老板懂，但不精吧。N维特征可以理解为图像中某些目标物体的坐标的集合（实际上比坐标复杂些）。 目前，训练数据我们有很多组 {灰度图，对应的N维特征}，老板是想获得一种模型可以对新的灰度图也估计出一个这样N维特征，也就类似于特征提取。（有点像深度学习中用训练好的CNN来提特征的意思） 【 在 ht0601052726 的大…”