Câu hỏi được gắn thẻ «numerics»

Tôi thường nghe về "bình phương tối thiểu bình thường". Đó có phải là thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất được sử dụng cho hồi quy tuyến tính? Có những lý do để sử dụng một cái khác nhau?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

Tôi đang học PCA từ khóa học Coursera của Andrew Ng và các tài liệu khác. Trong bài tập đầu tiên của Stanford NLP cs224n , và trong video bài giảng của Andrew Ng , họ thực hiện phân rã giá trị số ít thay vì phân tách eigenvector của …

29 pca  linear-algebra  svd  eigenvalues  numerics 

Cách tốt nhất để tính toán phân rã giá trị số ít (SVD) của ma trận dương rất lớn (65M x 3,4M) trong đó dữ liệu cực kỳ thưa thớt? Ít hơn 0,1% của ma trận là khác không. Tôi cần một cách: sẽ phù hợp với bộ nhớ (tôi …

26 svd  numerics 

Tôi quan sát một hành vi rất kỳ lạ trong kết quả SVD của dữ liệu ngẫu nhiên, mà tôi có thể sao chép trong cả Matlab và R. Có vẻ như một số vấn đề về số trong thư viện LAPACK; Là nó? Tôi vẽ mẫu từ Gaussian chiều …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

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 …

18 matrix-decomposition  svd  numerics 

Giả sử rằng tôi có một ma trận dày đặc có kích thước , với phân tách SVDTrong tôi có thể tính toán SVD như sau : .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Nếu một hàng mới được thêm vào , người ta có thể tính toán phân tách SVD mới dựa …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

Bài viết Wikipedia về phân tích thành phần chính nói rằng Các thuật toán hiệu quả tồn tại để tính toán SVD của mà không phải tạo ma trận , do đó, tính toán SVD bây giờ là cách tiêu chuẩn để tính toán phân tích thành phần chính từ …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

Có thể lạc đề ở đây, nhưng đã tồn tại một số ( một , hai ) câu hỏi liên quan. Trêu chọc trong tài liệu (hoặc tìm kiếm trên google về Thuật toán SVD bị cắt) xuất hiện rất nhiều bài viết sử dụng các SVD bị cắt theo …

14 algorithms  svd  numerics 

TL; DR: lme4tối ưu hóa dường như là tuyến tính trong số các thông số mô hình theo mặc định, và là cách chậm hơn so với một tương đương glmmô hình với biến giả cho các nhóm. Có bất cứ điều gì tôi có thể làm để tăng tốc …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

Tôi đã cố gắng thực hiện một ước tính bằng số của Phân kỳ Kullback-Leibler cho hai mẫu. Để gỡ lỗi triển khai, hãy vẽ các mẫu từ hai bản phân phối bình thường và .N ( 1 , 2 )N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1)N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) Đối với một ước tính …

10 estimation  intuition  kullback-leibler  numerics 

Tôi đang tìm cách nhóm / hợp nhất các nút trong biểu đồ bằng cách sử dụng phân cụm biểu đồ trong 'r'. Đây là một biến thể đồ chơi tuyệt vời của vấn đề của tôi. Có hai "cụm" Có một "cây cầu" nối các cụm Đây là một …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 2 năm trước . Chờ khóa tiếp theo của …

10 softmax  numerics 

Động lực : Tôi đang viết một công cụ ước tính trạng thái trong MATLAB (bộ lọc Kalman không tập trung), yêu cầu cập nhật căn bậc hai (tam giác trên) của ma trận hiệp phương sai ở mỗi lần lặp (nghĩa là cho ma trận hiệp phương sai P …

9 matlab  covariance-matrix  numerics 

Vấn đề xuất phát từ trang 377-379 của bài báo [0] này. Cho phân phối liên tục và cố định , hãy xem xét:FFFz∈Rz∈Rz\in\mathbb{R} Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)L_z(t)=P_F(|z-Z|\leq t) và H(z)=L−1z(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=Lz−1(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=L^{-1}_z(0.5)=\underset{Z\sim F}{\mbox{med}}|z-Z| Trong đó là nghịch đảo liên tục đúng. Vì vậy, đối với một z cố định , đây là khoảng cách …

8 mathematical-statistics  quantiles  cdf  numerics  quantile-function 

Giả sử tôi có một chức năng như: f <- function(x){ exp(x) / (1 + exp(x)) } nó được cho là hoạt động với bất kỳ giá trị thực nào của x, nhưng thực tế nó trả về NaN khi x là 710 hoặc lớn hơn. Tôi đang tự hỏi …

8 r  function  numerics