Câu hỏi được gắn thẻ «svd»

Phân rã giá trị số ít (SVD) của ma trận Ađược đưa ra bởi trong đó và là ma trận trực giao và là ma trận đường chéo. Một= =BạnSV⊤BạnVS

3
Cholesky so với eigendecro để vẽ mẫu từ phân phối chuẩn nhiều biến số
Tôi muốn vẽ một mẫu . Wikipedia gợi ý sử dụng Cholesky hoặc Eigendecro , tức là hoặc x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Và do đó, mẫu có thể được rút ra thông qua: hoặc trong đó x=D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} x=QΛ−−√vx=QΛv …
3
SVD của một ma trận có các giá trị bị thiếu
Giả sử tôi có ma trận đề xuất theo kiểu Netflix và tôi muốn xây dựng một mô hình dự đoán xếp hạng phim tiềm năng trong tương lai cho một người dùng nhất định. Sử dụng phương pháp của Simon Funk, người ta sẽ sử dụng độ dốc dốc …
1
Sự khác biệt giữa triển khai PCA và TruncatedSVD
Tôi hiểu mối quan hệ giữa Phân tích thành phần chính và Phân tách giá trị số đơn ở cấp độ đại số / chính xác. Câu hỏi của tôi là về việc thực hiện scikit-learn . Tài liệu nói: " [TruncatedSVD] rất giống với PCA, nhưng hoạt động trực …
12 pca  scikit-learn  svd  scipy 
1
Những ưu và nhược điểm của việc áp dụng thông tin lẫn nhau theo chiều trên một ma trận đồng biến từ trước SVD là gì?
Một cách để tạo ra các từ nhúng như sau ( gương ): Nhận một tập đoàn, ví dụ: "Tôi thích bay. Tôi thích NLP. Tôi thích học sâu." Xây dựng ma trận cooccurrence từ nó: Thực hiện SVD trên và giữ các cột đầu tiên của U.XXXkkk Mỗi hàng …
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.