A decomposição em valores singulares (Singular Value
Decomposition - SVD) de uma matriz é uma fatoração importante
por ser aplicável em diversos algoritmos de inteligência artificial.
Considere o trecho de código em linguagem R a seguir.
1. A <- matrix(c(1,2,1,2), ncol=2, nrow=2) 2. svd_result <- svd(A) 3. V <-svd_result$v 4. M <- V %*% t(V) 5. cat(M[1,1], "--", M[2,2])
Assinale a opção que indica a saída esperada para a execução do trecho de código.
1. A <- matrix(c(1,2,1,2), ncol=2, nrow=2) 2. svd_result <- svd(A) 3. V <-svd_result$v 4. M <- V %*% t(V) 5. cat(M[1,1], "--", M[2,2])
Assinale a opção que indica a saída esperada para a execução do trecho de código.