"NMF" (Non-negative Matrix Factorization) в данном контексте является аббревиатурой и чаще всего употребляется как существительное.
/nɒn-nəˌɡeɪt ˈmætrɪks ˈfæktəraɪˌzeɪʃən/
NMF - это статистический метод, используемый для разложения матриц на непересекающиеся множества. На практике NMF позволяет выделить скрытые структуры в данных, часто применяемый в области обработки сигналов, машинного обучения и анализа данных. Он используется в научных и инженерных исследованиях, а также в приложениях для извлечения информации. Этот термин чаще употребляется в письменной форме, особенно в научных статьях и учебниках.
NMF широко используется в обработке изображений для извлечения значимых признаков из данных.
Researchers have developed new algorithms that improve the efficiency of NMF.
Исследователи разработали новые алгоритмы, которые увеличивают эффективность NMF.
The NMF technique has shown promising results in text mining applications.
Хотя "NMF" может не часто встречаться в идиоматических выражениях, он активно используется в контексте науки и технологий. Однако, в научных текстах встречаются фразы, в которых можно заменить "NMF" для создания аналогий или метафор:
NMF играет решающую роль в упрощении сложных наборов данных для более качественного анализа.
The advantages of using NMF include better interpretability of results.
Преимущества использования NMF включают лучшую интерпретируемость результатов.
In many data-driven tasks, choosing NMF can lead to significant insights.
"NMF" (Non-negative Matrix Factorization) состоит из трех частей. "Non-negative" переводится как "ненегативный", "Matrix" — "матрица", а "Factorization" — "разложение". Этот термин появился в исследованиях по линейной алгебре и статистике, где важной задачей было выделение структур и паттернов в больших объемах данных.
Синонимы: - Non-negative factorization - Data decomposition
Антонимы: - Negative matrix factorization (редкая практика в контексте практического применения)
NMF является мощным инструментом для анализа данных и часто используется в разработке алгоритмов и машинном обучении, открывая новые горизонты для обработки информации.