<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>확률적 PCA on qofo.log</title><link>https://qofo.github.io/tags/%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81-pca/</link><description>Recent content in 확률적 PCA on qofo.log</description><generator>Hugo</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://qofo.github.io/tags/%ED%99%95%EB%A5%A0%EC%A0%81-pca/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MML 10장 PCA: 분산 최대화, 재구성 오차, 확률적 PCA</title><link>https://qofo.github.io/posts/mml-ch10-pca/</link><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://qofo.github.io/posts/mml-ch10-pca/</guid><description>MML 10장(교재 317~347쪽) 해설. 분산 최대화와 재구성 오차 최소화라는 두 관점, SVD와 저계수 근사, 데이터 수가 차원보다 적을 때의 계산 요령, 확률적 PCA를 4점 데이터 손계산과 함께 정리했다.</description></item></channel></rss>