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Factorización de matriz QR

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Factorización de matriz QR

Mínimos cuadrados y cálculo (con R y C ++)

Ben Denis Shaffer

27 de febrero de 2020·9 min de lectura

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Ciencia de datos y factorizaciones de matrices

Hay un par de factorizaciones matriciales, también llamadas descomposición, con las que todo científico de datos debería estar muy familiarizado. Estos son importantes porque ayudan a encontrar métodos para calcular y estimar los resultados de los modelos y algoritmos que utilizamos. En algunos casos, una forma particular de factorización es el algoritmo (por ejemplo, PCA y SVD). En todos los casos, las factorizaciones matriciales ayudan a desarrollar la intuición y la capacidad de ser analítico.

los QR la factorización es una de tEstas factorizaciones matriciales son muy útiles y tienen aplicaciones muy importantes en Data Science, Estadística y Análisis de datos. Una de estas aplicaciones es el cálculo de la solución del problema de mínimos cuadrados (LS).

Agenda

  • Recapitular el problema de los mínimos cuadrados
  • Introducir la factorización de la matriz QR
  • Resuelve el LS usando QR
  • Implemente el cálculo QR con R y C ++ y compare.

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