Searched for: subject:"sparse"
(1 - 4 of 4)
document
Wildeboer, M.E. (author)
Matrices zijn objecten die vrij centraal staan in de studie der wiskunde. Ze worden gebruikt om data te representeren, zoals grafen en stelsels van lineaire vergelijkingen. Soms kan het handig zijn om zo'n willekeurige matrix te kunnen benaderen met een 'schaarse' of 'gestructureerde' matrix. Nadruk ligt hierbij op het feit dat de benadering...
bachelor thesis 2012
document
Jacobs, A.G.M.M. (author)
bachelor thesis 2011
document
Dannenberg, F.G.W. (author)
Principal component analysis (PCA) is a widespread exploratory data analysis tool. Sparse principal component analysis (SPCA) is a method that improves upon PCA by increasing the number of zeros in the loading vectors of PCA results. This makes the results more understandable and more usable. This bachelor's thesis introduces both methods, and...
bachelor thesis 2010
document
Sewlal, W. (author)
Bij lineaire regressie geldt in het algemeen, dat het aantal metingen (n) groter is dan het aantal parameters (p). In praktische situaties kan het echter voorkomen, dat het aantal metingen veel kleiner is dan het aantal parameters. De kleinste kwadratenschatter kan in dat geval niet gebruikt worden om de parametervector te schatten, er is geen...
bachelor thesis 2010
Searched for: subject:"sparse"
(1 - 4 of 4)