Посты для тега : ‘матрицы’

Ортогональные коды переменной длины – ЧАСТЬ 1

Внедрение различных видов услуг (передачи данных, мультимедийных, голосовых) в беспроводных сетях вызвало потребность в более гибких механизмах поддержки различных скоростей передачи информации. При равных полосах частот, выделяемых пользователям, многоскоростная передача достигается применением сигналов с разным значением коэффициента расширения спектра на уровне физических каналов. Так, если на минимальной скорости передачи информации i?mm передаваемый двоичный символ расширяет­ся […]

Читать далее »

Smart-антенны и их поддержка системами WiMAX – ЧАСТЬ 2

В качестве примера на рис. 5.53 приведена функциональная схема [17,18] четырехлучевой схемы управления фазовыми сдвигами на базе матрицы Батле­ра 4×4. Она состоит из четырех гибридных делителей мощности (ГДМ) и двух фазовращателей (ФВ) с углом поворота фазы -Нс/4.

Читать далее »

Неотрицательная матричная факторизация

В предыдущих статьях рассматривался алгоритм неотрицательной матричной факторизации (NMF), который разбивает набор числовых наблюдений на компоненты. Этот метод был применен к задаче тематической классификации новостей и к задаче обнаружения событий, повлиявших на объемы торгов отдельными акциями или группами акций. Алгоритм не нуждается в учителе, поскольку применяется для того, чтобы охарактеризовать данные, а не для прогнозирования […]

Читать далее »

Библиотека NumPy

В стандартном дистрибутиве Python нет функций для операций над матрицами. Хотя их несложно написать самостоятельно, но лучше установить пакет NumPy, который не только предоставляет объект matrix и поддерживает все необходимые операции, но и сравним по производительности с коммерческими программами. Загрузить этот пакет можно с сайта http://numpy.scipy.org.

Читать далее »

Неотрицательная матричная факторизация

Техника выделения существенных признаков из данных называется неотрицательной матричной факторизацией (Non-negative Matrix Factorization – NMF). Это один из наиболее сложных методов во всей книге, поэтому потребуется чуть больше объяснений и краткое введение в линейную алгебру. Но в этом разделе мы рассмотрим все, что нужно знать.

Читать далее »

Выделение независимых признаков

В этой статье мы узнаем, как выделять признаки из набора данных, в котором результаты заранее не проставлены. Как и в случае кластеризации, задача состоит не столько в том, чтобы делать прогнозы, сколько в попытке охарактеризовать данные и сообщить о них интересную информацию.

Читать далее »
 
Rambler's Top100