मैट्रिक्स-वेक्टर समीकरणों के अन्य पहलू

R में Data Science के लिए Linear Algebra

Eric Eager

Data Scientist at Pro Football Focus

अज्ञातों से अधिक समीकरण

R में Data Science के लिए Linear Algebra

अज्ञातों से अधिक समीकरण

R में Data Science के लिए Linear Algebra

अज्ञातों से कम समीकरण

R में Data Science के लिए Linear Algebra

Non-square मैट्रिक्स के लिए कुछ विकल्प

  • Row reduction (हाथ से; बड़े मामलों के लिए कठिन)

  • Least squares (यदि पंक्तियाँ कॉलम से अधिक हों - Linear Regression में प्रयुक्त)

  • Singular Value Decomposition (यदि कॉलम पंक्तियों से अधिक हों - Principal Component Analysis में प्रयुक्त)

  • Generalized या Pseudo-inverse

R में Data Science के लिए Linear Algebra

Moore-Penrose Generalized Inverse

library(MASS)
print(A)
     [,1] [,2]
[1,]    2    3
[2,]   -1    4
[3,]    1    7
ginv(A)
          [,1]        [,2]       [,3]
[1,] 0.3333333 -0.30303030 0.03030303
[2,] 0.0000000  0.09090909 0.09090909
ginv(A)%*%A
     [,1]          [,2]
[1,]    1 -1.110223e-16
[2,]    0  1.000000e+00
A%*%ginv(A)
           [,1]       [,2]      [,3]
[1,]  0.6666667 -0.3333333 0.3333333
[2,] -0.3333333  0.6666667 0.3333333
[3,]  0.3333333  0.3333333 0.6666667
R में Data Science के लिए Linear Algebra

Moore-Penrose Generalized Inverse

print(A)
     [,1] [,2]
[1,]    2    3
[2,]   -1    4
[3,]    1    7
print(b)
1 7 8
x <- ginv(A)%*%b
A%*%x
     [,1]
[1,]    1
[2,]    7
[3,]    8
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R में Data Science के लिए Linear Algebra

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