Diclib.com
Λεξικό ChatGPT

Αναζήτηση λεξικού Προσαρμοσμένες λύσεις

Εισάγετε μια λέξη ή φράση σε οποιαδήποτε γλώσσα 👆

Γλώσσα:

Μετάφραση και ανάλυση λέξεων από την τεχνητή νοημοσύνη ChatGPT

Σε αυτήν τη σελίδα μπορείτε να λάβετε μια λεπτομερή ανάλυση μιας λέξης ή μιας φράσης, η οποία δημιουργήθηκε χρησιμοποιώντας το ChatGPT, την καλύτερη τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μέχρι σήμερα:

πώς χρησιμοποιείται η λέξη
συχνότητα χρήσης
χρησιμοποιείται πιο συχνά στον προφορικό ή γραπτό λόγο
επιλογές μετάφρασης λέξεων
παραδείγματα χρήσης (πολλές φράσεις με μετάφραση)
ετυμολογία

développement orthogonal - translation to ρωσικά

МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Преобразование Кархунена-Лоэва; Преобразование Карунена-Лоэва; Преобразование Карунена - Лоэва; Преобразование Кархунена - Лоэва; Истинное ортогональное разложение; Proper orthogonal decomposition; Собственная ортогональная декомпозиция; Преобразование Хотеллинга; Собственное ортогональное разложение; Сингулярное разложение тензоров; Тензорный метод главных компонент; PCA; Principal component analysis

$Пример: оценка числа главных компонент по правилу сломанной трости в размерности 5. На графике <math>\lambda_1>l_1, \lambda_2>l_2, </math> но <math>\lambda_3<l_3</math>. Число необходимых главных компонент равно 2.$
$Иллюстрация к знаменитой работе Пирсона (1901): даны точки <math> P_i</math> на плоскости, <math> p_i</math> — расстояние от <math> P_i</math> до прямой <math> AB</math>. Ищется прямая <math> AB</math>, минимизирующая сумму <math>\sum_i p_i^2</math>$

développement orthogonal

ортогональное разложение

développement en série orthogonale

- разложение в ряд по ортогональным полиномам

Βικιπαίδεια

Метод главных компонент

Метод главных компонент (англ. principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретён Карлом Пирсоном в 1901 году. Применяется во многих областях, в том числе в эконометрике, биоинформатике, обработке изображений, для сжатия данных, в общественных науках.

Вычисление главных компонент может быть сведено к вычислению сингулярного разложения матрицы данных или к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных. Иногда метод главных компонент называют преобразованием Кархунена — Лоэва или преобразованием Хотеллинга (англ. Hotelling transform).

https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод главных компонент