In a CFA, there is not much we can do by way of adding regression lines to fix model fit, as all regression lines between latent and observed variables are already in place. Trong CFA, chúng ta không thể thêm các đường hồi qui để sửa mô hình phù hợp, vì tất cả các đường hồi qui giữa các biến tiềm ẩn và biến quan sát được đã có sẵn.
They often invoke a measurement model that defines latent variables using one or more observed variables, and a structural model that imputes relationships between latent variables. Họ thường gọi một mô hình đo lường xác định các biến tiềm ẩn bằng cách sử dụng một hoặc nhiều biến quan sát và mô hình cấu trúc áp đặt mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn.
They often invoke a measurement model that defines latent variables using one or more observed variables, and a structural model that imputes relationships between latent variables. Họ thường gọi một mô hình đo lường xác định các biến tiềm ẩn bằng cách sử dụng một hoặc nhiều biến quan sát và mô hình cấu trúc áp đặt mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn.
PLS is used to find the fundamental relations between two matrices (X and Y), i.e. a latent variable approach to modeling the covariance structures in these two spaces. PLS được sử dụng để tìm các mối quan hệ cơ bản giữa hai ma trận ( X và Y ), tức là một cách tiếp cận biến tiềm ẩn để mô hình hóa các cấu trúc hiệp phương sai trong hai không gian này.
They may also include latent variables organized layer-wise in deep generative models such as the nodes in deep belief networks and deep boltzmann machines. Chúng cũng có thể bao gồm các biến tiềm ẩn được tổ chức thành các lớp chọn lọc trong các mô hình thể sinh (có khả năng sinh ra) sâu như các nút trong Deep Belief Networks và Deep Boltzmann Machines.
Deep Learning may also include latent variables organized layer-wise in deep generative models such as the nodes in Deep Belief Networks and Deep Boltzmann Machines. Chúng cũng có thể bao gồm các biến tiềm ẩn được tổ chức thành các lớp chọn lọc trong các mô hình thể sinh (có khả năng sinh ra) sâu như các nút trong Deep Belief Networks và Deep Boltzmann Machines.
They may also include latent variables organized layer-wise in deep generative models such as the nodes in Deep Belief Networks and Deep Boltzmann Machines. Chúng cũng có thể bao gồm các biến tiềm ẩn được tổ chức thành các lớp chọn lọc trong các mô hình thể sinh (có khả năng sinh ra) sâu như các nút trong Deep Belief Networks và Deep Boltzmann Machines.
