Ինչպես PCA-ն կամ BiomeNet-ը, NMF-ը չվերահսկվող մեթոդ է: Թեև NMF-ը կարող է տվյալներից դուրս հանել հիմնական հատկանիշները, այն չի կարող երաշխավորել, որ այս հատկանիշները տարբեր դասեր տարբերելու լավագույն տարբերակիչ հատկանիշներն են:
Արդյո՞ք վերահսկվում է մատրիցային ֆակտորացումը:
Սակայն խնդիրն այն է, որ մատրիցային ֆակտորիզացիայի մեթոդները նույնպես վերահսկվում են, ուստի դրանք նույնպես ընկնում են այդ աղբարկղը:
Ոչ բացասական մատրիցային ֆակտորիզացիան վերահսկվո՞ւմ է, թե՞ չվերահսկվող:
Իր դասական ձևով NMF-ը չվերահսկվող մեթոդ է, այսինքն՝ ուսուցման տվյալների դասի պիտակները չեն օգտագործվում NMF-ը հաշվարկելիս: … Լրացուցիչ տվյալները հասանելի են Bioinformatics առցանց:
Ի՞նչ է մատրիցային ֆակտորիզացիայի սկզբունքը:
Matrix Factorization-ը տեխնիկա է գնահատման մատրիցից թաքնված գործոնները հայտնաբերելու և տարրերն ու օգտագործողներին այդ գործոնների հետ համեմատելու համար: Դիտարկենք R վարկանիշների մատրիցը՝ m տարրերի համար n օգտագործողների գնահատականներով: R վարկանիշների մատրիցը կունենա n×m տողեր և սյունակներ:
Ի՞նչ է մատրիցային ֆակտորիզացումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Մատրիցային ֆակտորիզացիան համատեղ զտման ալգորիթմների դաս է, որն օգտագործվում է առաջարկող համակարգերում: Մատրիցների ֆակտորացման ալգորիթմներն աշխատում են՝ բաժանելով օգտվող-տարր փոխազդեցության մատրիցը երկու ավելի ցածր չափերի ուղղանկյուն մատրիցների արտադրյալի:
