Мазмуну:
- Матрицанын факторизациясы көзөмөлдөнөбү?
- Терс эмес матрицанын факторизациясы көзөмөлдөбү же көзөмөлсүзбү?
- Матрицаны факторизациялоонун принциби кандай?
- Машинаны үйрөнүүдө матрицалык факторизация деген эмне?
Video: Матрицаны факторизациялоо көзөмөлдөбү же көзөмөлсүзбү?
2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-10 06:40
PCA же BiomeNet сыяктуу, NMF көзөмөлсүз ыкма. NMF маалыматтардан негизги функцияларды чыгара алса да, бул өзгөчөлүктөр ар кандай класстарды айырмалоо үчүн эң мыкты дискриминанттык өзгөчөлүктөр экенине кепилдик бере албайт.
Матрицанын факторизациясы көзөмөлдөнөбү?
Бирок маселе матрицаны факторизациялоо ыкмалары да көзөмөлдөнөт, ошондуктан алар да ошол кутуга түшөт.
Терс эмес матрицанын факторизациясы көзөмөлдөбү же көзөмөлсүзбү?
Классикалык түрдө, NMF көзөмөлсүз ыкма, б.а., NMF эсептөөдө окуу маалыматтарынын класс белгилери колдонулбайт. … Кошумча маалымат Bioinformatics онлайнда жеткиликтүү.
Матрицаны факторизациялоонун принциби кандай?
Матрицаны факторизациялоо - бул баалоо матрицасында жашыруун факторлорду табуу жана пункттарды жана колдонуучуларды ошол факторлор менен салыштыруу ыкмасы. m нерсе үчүн n колдонуучу тарабынан бааланган R баалоо матрицасын карап көрөлү. R баалоо матрицасында n×m саптар жана мамычалар болот.
Машинаны үйрөнүүдө матрицалык факторизация деген эмне?
Матрицаны факторизациялоо - бул сунуш берүүчү системаларда колдонулган биргелешкен чыпкалоо алгоритмдеринин классы. Матрицаны факторизациялоо алгоритмдери колдонуучу-пункттун өз ара аракеттенүү матрицасын эки төмөнкү өлчөмдүү тик бурчтуу матрицалардын продуктусуна ажыратуу менен иштейт.
Сунушталууда:
Матрицаны көбөйтүү канчалык коммутативдик?
Матрицаны көбөйтүү коммутивдүү эмес . Матрицанын көбөйтүлүшү алмашуучу эмес экенин кантип көрсөтөсүз? Мисалы, чыныгы сандарды көбөйтүү коммутативдик болуп саналат, анткени ab же ba деп жазсак, жооп дайыма бирдей болот. (Б.а. 34=12 жана 43=12).
Матрицаны көбөйтүү эмне үчүн ассоциативдик?
Матрицаны көбөйтүү ассоциативдик. Ал-коммутивдүү болбосо да, ал ассоциативдик. Бул анткени ал функциялардын курамына туура келет жана бул ассоциативдик. f, g жана h үч функцияны эске алуу менен, эки тараптын бардык x үчүн бирдей мааниге ээ экенин көрсөтүү менен (f ◦ g) ◦ h=f ◦ (g ◦ h) көрсөтөбүз .
Матрицаны которуу детерминантты өзгөртөбү?
Индукция аркылуу далилдөө матрицаны которуу анын детерминантын өзгөртпөйт . Матрица которулганда детерминант эмне болот? Квадрат матрицанын транспозициясынын аныктоочусу матрицанын аныктоочусуна барабар, башкача айтканда, |At|=|A| … Анда анын аныктоочусу 0 болот.
