Câu hỏi được gắn thẻ «linear-algebra»

Một lĩnh vực toán học liên quan đến nghiên cứu các không gian vectơ hữu hạn, bao gồm ma trận và thao tác của chúng, rất quan trọng trong thống kê.

1
Các mũi tên trong biplot PCA có nghĩa là gì?
Hãy xem xét biplot PCA sau đây: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Có một loạt các mũi tên màu đỏ được vẽ, chúng có ý nghĩa gì? Tôi biết rằng mũi tên đầu tiên được gắn nhãn …
14 r  pca  linear-algebra  biplot 
1
Gói GBM so với Caret sử dụng GBM
Tôi đã điều chỉnh mô hình bằng cách sử dụng caret, nhưng sau đó chạy lại mô hình bằng gbmgói. Theo hiểu biết của tôi rằng caretgói sử dụng gbmvà đầu ra phải giống nhau. Tuy nhiên, chỉ cần chạy thử nhanh bằng cách sử dụng data(iris)cho thấy sự khác …
4
Là dự đoán ngẫu nhiên, nghiêm túc, nói đúng không phải là một phép chiếu?
Các triển khai hiện tại của thuật toán Chiếu ngẫu nhiên làm giảm tính chiều của các mẫu dữ liệu bằng cách ánh xạ chúng từ RdRd\mathbb R^d đến RkRk\mathbb R^k bằng ma trận chiếu d×kd×kd\times kRRR có các mục nhập là iid từ một phân phối phù hợp (ví …
1
Ý nghĩa của thanh đôi và 2 ở dưới cùng trong bình phương tối thiểu thông thường là gì?
Tôi thấy ký hiệu này cho bình phương tối thiểu thông thường ở đây . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Tôi chưa bao giờ nhìn thấy các thanh đôi và 2 ở phía dưới. Các biểu tượng này có ý nghĩa gì? Họ có thuật ngữ cụ thể …
1
Làm thế nào để có được các giá trị bản địa (phần trăm của phương sai được giải thích) của các vectơ không phải là hàm riêng của PCA?
Tôi muốn hiểu làm thế nào tôi có thể nhận được tỷ lệ phần trăm phương sai của một tập dữ liệu, không phải trong không gian tọa độ do PCA cung cấp, mà dựa vào một tập các vectơ (xoay) hơi khác. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx …
1
R hồi quy tuyến tính biến phân loại Biến ẩn giá trị
Đây chỉ là một ví dụ mà tôi đã bắt gặp nhiều lần, vì vậy tôi không có bất kỳ dữ liệu mẫu nào. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính trong R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1là một biến liên tục. x2là phân loại và có …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.