主成分分析

<math>x^{(i)}_j := x^{(i)}_j - \mu^{(i)}</math> （对所有的<math>\textstyle j</math>）

<math>x^{(i)}_j := x^{(i)}_j - \mu^{(i)}</math> （对所有的<math>\textstyle j</math>）

【二审】：具体的步骤是，如果<math>\textstyle x^{(i)} \in \Re^{n}</math>代表16x16的图像块的亮度（灰度）值（<math>\textstyle n=256</math>），我们可以应用如下算法来对每一个图像块的亮度值进行零均值化操作：

【二审】：具体的步骤是，如果<math>\textstyle x^{(i)} \in \Re^{n}</math>代表16x16的图像块的亮度（灰度）值（<math>\textstyle n=256</math>），我们可以应用如下算法来对每一个图像块的亮度值进行零均值化操作：

【二审】：如果你处理的图像并非自然图像（比如，手写文字，或者白背景正中摆放单独物体），其他规范化操作可能就值得考虑了，哪种做法最合适也将依赖于具体应用场合，但是对自然图像进行训练时，使用如上所述的整个图像块范围内的均值规范化操作可以放心假定为合理的办法。

【二审】：如果你处理的图像并非自然图像（比如，手写文字，或者白背景正中摆放单独物体），其他规范化操作可能就值得考虑了，哪种做法最合适也将依赖于具体应用场合，但是对自然图像进行训练时，使用如上所述的整个图像块范围内的均值规范化操作可以放心假定为合理的办法。

== References 参考文献 ==

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http://cs229.stanford.edu

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