Câu hỏi được gắn thẻ «matrix-decomposition»

Phân rã ma trận đề cập đến quá trình phân tích nhân tử của ma trận thành tích của các ma trận nhỏ hơn. Bằng cách phân rã một ma trận lớn, người ta có thể thực hiện hiệu quả nhiều thuật toán ma trận.

1
Định mức nào của lỗi tái cấu trúc được giảm thiểu bằng ma trận xấp xỉ bậc thấp thu được với PCA?
Cho một PCA (hoặc SVD) xấp xỉ của ma trận với một ma trận , chúng ta biết rằng là xấp xỉ hạng thấp nhất của .X X XXXXX^X^\hat XX^X^\hat XXXX Đây có phải là theo gây chuẩn∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 ∥ ⋅ ∥ F (tức là tiêu chuẩn eigenvalue lớn …
5
Giấy tờ cần thiết về phân rã ma trận
Gần đây tôi đã đọc cuốn sách của Skillicorn về phân rã ma trận, và hơi thất vọng, vì nó được nhắm đến đối tượng đại học. Tôi muốn biên soạn (cho bản thân tôi và những người khác) một thư mục ngắn về các bài viết thiết yếu (khảo …
3
Làm thế nào để chọn một số yếu tố tiềm ẩn tối ưu trong nhân tố ma trận không âm?
Cho ma trận Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n} , Hệ số ma trận không âm (NMF) tìm thấy hai ma trận không âm Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k} và Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n} (nghĩa là với tất cả các phần tử ≥0≥0\ge 0 ) để biểu diễn ma trận phân tách là: …
1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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.