_/numerics-2022
1
0
Fork 0
forked from SPC-education/numerics-2022
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

отступ

Browse Source
This commit is contained in:
Batmaev 2022-09-26 15:56:57 +03:00
parent b04f8439f2
commit d9d4c04e8e
2 changed files with 4 additions and 4 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

BIN
Task 2/Assignment_2_ru.pdf
View File

Binary file not shown.

8
Task 2/tex/Assignment_2_ru.tex
View File

@ -72,7 +72,7 @@ For the case (b), construct both full and reduced SVD decomposition via \path{np
\item (10) В этом упражнении мы познакомимся с
тремя основными алгоритмами вычисления сингулярного разложения, доступными в Python: \path{numpy.linalg.svd}, \path{scipy.sparse.linalg.svds} и \path{sklearn.utils.extmath.randomized_svd}.
%
\begin{itemize}
\item Создайте матрицу $A$ размера $n\times n \ (n=2000)$ со случайными элементами из стандартного нормального распределения.
@ -133,9 +133,9 @@ $$
A = digits.data
y = digits.target
\end{lstlisting}
Каждая строка массива \path{A} состоит из 64 чисел с плавающей точкой, которые задают черно-белое изображение $8 \times 8$. Это изображение цифры. Сами цифры (метки данных) указаны в массиве \path{y}.
%
Каждая строка массива \path{A} состоит из 64 чисел с плавающей точкой, которые задают черно-белое изображение $8 \times 8$. Это изображение цифры. Сама цифра (метка данных) указана в массиве \path{y}.
%
\begin{itemize}
\item Изучите датасет. Постройте изображения нескольких цифр, например, 0, 3, 7