Câu hỏi được gắn thẻ «sparse»

Ma trận thưa thớt là ma trận có nhiều phần tử là số không. Thẻ cũng có thể được sử dụng cho sự thưa thớt trong các ngữ cảnh khác, chẳng hạn như mô hình hồi quy với sự thưa thớt hoặc nguyên tắc "đặt cược vào sự thưa thớt".

4
Norms - Điều gì đặc biệt về
Một chỉ tiêu L1L1L_1 là duy nhất (ít nhất là một phần) vì p=1p=1p=1 nằm ở ranh giới giữa không lồi và lồi. Một chỉ tiêu L1L1L_1 là chỉ tiêu lồi 'thưa thớt nhất' (phải không?). Tôi hiểu rằng chỉ tiêu Euclide p=2p=2p=2 có nguồn gốc từ hình học và …
1
Làm cách nào để kết hợp một ngoại lệ đổi mới khi quan sát 48 trong mô hình ARIMA của tôi?
Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
1
Mối quan hệ cảm biến nén với L1 chính quy
Tôi hiểu rằng cảm biến nén tìm thấy giải pháp ít nhất cho trong đó , và , .x ∈ R D Một ∈ R k × D y ∈ R k k &lt; &lt; Dy=Axy=Axy = Axx∈RDx∈RDx \in \mathbb{R}^DA∈Rk×DA∈Rk×DA \in \mathbb{R}^{k \times D}y∈Rky∈Rky \in \mathbb{R}^{k}k&lt;&lt;Dk&lt;&lt;Dk << D Bằng cách …
8 lasso  sparse 
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.