SVD

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. LU : LU Decomposition (Décomposition LU) Rôle et explication La décomposition LU est une méthode de factorisation qui exprime une matrice comme le produit d’une matrice triangulaire inférieure (L) et d’une matrice triangulaire supérieure (U). Elle est utilisée...
  2. LLT : Cholesky Decomposition (Décomposition de Cholesky) Rôle et explication La décomposition de Cholesky est une méthode de décomposition matricielle utilisée pour résoudre des systèmes linéaires lorsqu’une matrice est symétrique et définie positive. Elle est plus efficace que...
  3. QR : QR Decomposition (Décomposition QR) Rôle et explication La décomposition QR est une méthode utilisée pour factoriser une matrice en un produit d’une matrice orthogonale (Q) et d’une matrice triangulaire supérieure (R). Elle est utilisée dans la...
  4. OLS : Ordinary Least Squares (Moindres Carrés Ordinaires) Rôle et explication L’OLS est une méthode de régression qui cherche à minimiser la somme des carrés des écarts entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle....
  5. RK4 : Runge-Kutta 4th Order (Méthode de Runge-Kutta d’Ordre 4) Rôle et explication La méthode RK4 est une méthode numérique utilisée pour résoudre les équations différentielles ordinaires. Elle est largement utilisée pour des simulations numériques dans des domaines...
  6. p-value : Probability Value (Valeur P) Rôle et explication La p-value est une mesure statistique qui aide à déterminer si une hypothèse nulle peut être rejetée. Une faible valeur p (généralement inférieure à 0,05) indique que les résultats...
  7. RMS : Root Mean Square (Racine Carrée de la Moyenne) Rôle et explication Le RMS est une mesure statistique qui représente la magnitude des variations dans un ensemble de données. Il est calculé en prenant la racine carrée...
  8. IQR : Interquartile Range (Intervalle Interquartile) Rôle et explication L’IQR est une mesure de dispersion qui représente la différence entre le troisième quartile (Q3) et le premier quartile (Q1) dans un ensemble de données. Il montre l’étendue de...
  9. MLE : Maximum Likelihood Estimation (Estimation du Maximum de Vraisemblance) Rôle et explication La MLE est une méthode statistique utilisée pour estimer les paramètres d’un modèle à partir de données observées, en maximisant la vraisemblance que les données...
  10. DBSCAN : Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise Rôle et explication Le DBSCAN est un algorithme de clustering qui regroupe les points de données en fonction de leur densité dans l’espace. Il est efficace pour identifier des...