"NMF" ist ein Akronym, das für "Non-negative Matrix Factorization" steht. Es wird als Substantiv verwendet.
Da es sich um ein Akronym handelt, wird es in der Regel als Buchstaben ausgesprochen: [ɛn ɛm ɛf].
NMF ist eine mathematische Methode, die häufig in der Datenanalyse, maschinellem Lernen und Signalverarbeitung verwendet wird. Der Hauptzweck von NMF besteht darin, ein gegebenes Daten-Setup in nicht-negative Faktoren zu zerlegen, was bedeutet, dass keine negativen Werte in den sowohl erhobenen als auch rekonstruierten Daten vorkommen. NMF wird oft in schriftlichen Kontexten in der wissenschaftlichen und technischen Literatur verwendet, insbesondere in Forschungsarbeiten und Fachartikeln.
Die nicht-negative Matrixfaktorisierung wird in der Bildanalyse verwendet.
Researchers apply NMF to extract meaningful patterns from large datasets.
Forscher wenden NMF an, um aussagekräftige Muster aus großen Datensätzen zu extrahieren.
In audio processing, NMF helps to separate different sound sources.
Da "NMF" ein spezifisches technisches Akronym ist, wird es nicht häufig in idiomatischen Ausdrücken verwendet. Allerdings können in der wissenschaftlichen oder technischen Literatur verwandte Ideen und Konzepte formuliert werden. Hier sind einige Beispiele für Sätze, die sich auf NMF beziehen:
Die Verwendung von NMF kann oft zu verbesserten Ergebnissen bei der Themenmodellierung führen.
NMF has become a standard tool in the field of data mining.
NMF ist zu einem Standardwerkzeug im Bereich Data Mining geworden.
Many algorithms integrate NMF for better performance in image compression.
Das Akronym NMF steht für "Non-negative Matrix Factorization", das in den frühen 2000er Jahren populär wurde. Die mathematischen Grundlagen, auf denen es basiert, haben ihre Wurzeln in der linearen Algebra und der Statistik.
Synonyme: - Nicht-negative Matrixfaktorisierung - NMF-Algorithmus
Antonyme: - Negative Matrixfaktorisierung (nicht gebräuchlich im mathematischen Sinne)
Bitte beachten Sie, dass "NMF" in spezifischen Fachkreisen verwendet wird und das Verständnis und die Verwendung des Begriffs stark vom Kontext abhängt.