Как свойства линейно зависимых и независимых векторов применяются в анализе данных и машинном обучении?

Свойства линейно зависимых и независимых векторов применяются в анализе данных и машинном обучении следующим образом:

• Линейная регрессия. nuancesprog.ru www.decosystems.ru С её помощью можно проводить быстрый и эффективный анализ больших объёмов данных, выявляя взаимосвязи и закономерности. www.decosystems.ru Линейная регрессия помогает понять, как изменится данная переменная при изменении других переменных. nuancesprog.ru
• Уменьшение размерности. www.geeksforgeeks.org Такие методы, как анализ главных компонент (PCA), используют собственные значения и собственные векторы для идентификации основных компонентов в многомерных данных и проецирования их на подпространство меньшей размерности. www.geeksforgeeks.org
• Разложение матрицы на множители. www.geeksforgeeks.org Такие методы, как разложение по сингулярным значениям (SVD) и неотрицательная матричная факторизация (NMF), основаны на разложении по собственным значениям для разложения матриц на более низкоразмерные представления. www.geeksforgeeks.org Декомпозиция по собственным значениям облегчает извлечение значимых признаков или компонентов из многомерных матриц данных, обеспечивая эффективное представление и анализ данных. www.geeksforgeeks.org