ScholarGate
المساعد
Machine learningMissing data

إكمال المصفوفات

إكمال المصفوفات (Matrix Completion) هو أسلوب لاستعادة مصفوفة منخفضة الرتبة من مجموعة صغيرة، قد تكون عشوائية، من مدخلاتها. تم تقديمه بواسطة إيمانويل كانديس وبنجامين ريخت في عام 2009، ويعيد صياغة المشكلة كتقليل المعيار النووي (nuclear norm minimization) - وهو بديل محدب لتقليل الرتبة (rank minimization) - ويوفر ضمانات نظرية بأن الاستعادة الدقيقة ممكنة عندما تُلاحظ المدخلات بشكل عشوائي منتظم وتفي المصفوفة بشرط عدم الترابط (incoherence condition).

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Candès, E. J., & Recht, B. (2009). Exact matrix completion via convex optimization. Foundations of Computational Mathematics, 9(6), 717–772. DOI: 10.1007/s10208-009-9045-5

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Low-Rank Matrix Completion. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/matrix-completion

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMatrix Completion (Low-Rank Matrix Completion). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/matrix-completion · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026