As métricas de distância em aprendizado de máquina estão relacionadas às normas de vetores que costumam representar instâncias de dados. Duas normas comuns em ciência de dados são as normas L1 e L2. Sejam a matriz 𝐴 = [3443] e um vetor 𝑣, bidimensional, cujos elementos são os autovalores de A.As normas L1 e L2 de 𝑣 são, respectivamente, dadas por As métricas de distância em aprendizado de máquina estão relacionadas às normas de vetores que costumam representar instâncias de dados. Duas normas comuns em ciência de dados são as normas L1 e L2. Sejam a matriz 𝐴 = [3443] e um vetor 𝑣, bidimensional, cujos elementos são os autovalores de A.As normas L1 e L2 de 𝑣 são, respectivamente, dadas por

As métricas de distância em aprendizado de máquina estão...

Q3408988

Tecnologia da Informação Vetores e matrizes

Ano: 2024

Prova: FGV - EPE - Analista - Área: Ciências de Dados - 2024

As métricas de distância em aprendizado de máquina estão relacionadas às normas de vetores que costumam representar instâncias de dados. Duas normas comuns em ciência de dados são as normas L1 e L2.

Sejam a matriz 𝐴 = $[3443]$ e um vetor 𝑣, bidimensional, cujos elementos são os autovalores de A.

As normas L1 e L2 de 𝑣 são, respectivamente, dadas por

7 e 8.

7 e 25.

7 e 50.

8 e 5√2.

8 e 50.

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