Singulaariarvohajotelma ja sen sovelluksia data-analytiikassa ja koneoppimisessa

Tässä tutkielmassa perehdytään singulaariarvohajotelmaan sekä sen hyödyntämiseen data-analytiikan ja koneoppimisen näkökulmasta. Singulaariarvohajotelma on olemassa mille tahansa matriisille A muodossa A = UΣV^T, missä U ja V ovat ortonormaaleja matriiseja, ja Σ on diagonaalimatriisi. Matriisin Σ di...

Täydet tiedot

Bibliografiset tiedot
Päätekijä: Ilves, Tarmo
Muut tekijät: Faculty of Sciences, Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta, Department of Mathematics and Statistics, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, University of Jyväskylä, Jyväskylän yliopisto
Aineistotyyppi: Pro gradu
Kieli:fin
Julkaistu: 2024
Aiheet:
Linkit: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/95628