ICA is a statistical technique for

ICA is a statistical technique for revealing hidden factors that underlie sets of random variables, measurements, or signals. ICA defines a generative model for the observed multivariate data, which is typically given as a large database of samples. In the model, the data variables are assumed to be linear mixtures of some unknown latent variables, and the mixing system is also unknown. The latent variables are assumed non-gaussian and mutually independent, and they are called independent components of the observed data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ICA เป็นเทคนิคทางสถิติสำหรับปัจจัยที่ซ่อนอยู่ที่เป็นชุดของตัวแปรสุ่ม การวัด สัญญาณ หรือ เปิดเผย ICA กำหนดแบบจำลองส่วนสำหรับการสังเกตข้อมูลตัวแปรพหุ ซึ่งมักจะได้รับเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่อย่าง ในรูปแบบ ตัวแปรข้อมูลจะถือว่ามีส่วนผสมเชิงเส้นของตัวแปรแฝงบางอย่างที่ไม่รู้จัก และระบบผสมยังไม่รู้จัก ตัวแปรแฝงจะถือว่าอิสระร่วมกัน และไม่ใช่นที่ และเรียกว่าส่วนประกอบอิสระของข้อมูลที่สังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ICA เป็นเทคนิคทางสถิติสำหรับการเปิดเผยปัจจัยซ่อนที่รองรับชุดของตัวแปรสุ่มวัดหรือสัญญาณ ICA กำหนดรูปแบบการกำเนิดสำหรับข้อมูลหลายตัวแปรสังเกตซึ่งจะได้รับมักจะเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของกลุ่มตัวอย่าง ในรูปแบบตัวแปรข้อมูลจะถือว่าเป็นสารผสมเชิงเส้นของตัวแปรแฝงบางอย่างที่ไม่รู้จักและระบบผสมยังไม่เป็นที่รู้จัก ตัวแปรแฝงจะถือว่าไม่ใช่แบบเกาส์และเป็นอิสระร่วมกันและพวกเขาจะเรียกว่าส่วนประกอบที่เป็นอิสระของข้อมูลที่สังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไอซีคือ เทคนิคทางสถิติสำหรับการเปิดเผยที่ซ่อนปัจจัยที่รองรับชุดตัวแปรสุ่มวัด หรือสัญญาณ ICA ได้กำหนดรูปแบบเซลล์จากข้อมูลหลายตัวแปร ซึ่งโดยปกติจะระบุเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของตัวอย่าง ในรูปแบบข้อมูลเชิงเส้นตัวแปรจะถือว่าเป็นส่วนผสมของตัวแปรแฝงบางอย่างที่ไม่รู้จัก และระบบผสม ยังไม่ทราบ ตัวแปรแฝงสมมติไม่เสียนและอิสระแก่กันและกัน และพวกเขาจะเรียกว่าชิ้นส่วนอิสระของข้อมูล .