Запитання з тегом «algorithms»

Я збираюся представити стандартну звичайну таблицю у своєму вступному класі статистики, і це мене здивувало: хто створив першу стандартну звичайну таблицю? Як вони зробили це до появи комп'ютерів? Я здригаюся, коли я думаю, що хтось жорстоко обчислює тисячу сум Рімана вручну.

61 normal-distribution  algorithms  history  tables 

Раніше я запитував це в StackOverflow, але, здається, це може бути більш доречним, враховуючи, що він не отримав відповідей на SO. Це свого роду на перетині між статистикою та програмуванням. Мені потрібно написати якийсь код, щоб зробити PCA (аналіз основних компонентів). Я переглянув відомі алгоритми і реалізував цей , який, …

54 pca  algorithms  model-evaluation  high-dimensional 

Я аналізую деякі дані там, де мені хотілося б виконати звичайну лінійну регресію, однак це неможливо, оскільки я маю справу з он-лайн налаштуваннями з безперервним потоком вхідних даних (який швидко стане занадто великим для пам’яті) і потрібно для оновлення оцінок параметрів під час споживання. тобто я не можу просто завантажити …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

Я хочу виміряти ентропію / щільність інформації / подібність малюнка двовимірної двійкової матриці. Дозвольте показати кілька зображень для уточнення: Цей дисплей повинен мати досить високу ентропію: А) Це має мати середню ентропію: Б) Нарешті, ці зображення повинні мати ентропію майже нуля: C) Г) Е) Чи є якийсь індекс, який фіксує …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

Цей пост є продовженням іншої публікації, пов’язаної із загальним методом виявлення зовнішньої хронології у часових рядах . В основному, на даний момент мене цікавить надійний спосіб виявити періодичність / сезонність загальних часових рядів, на які впливає багато шуму. З точки зору розробника, я хотів би простий інтерфейс, такий як: unsigned …

53 time-series  algorithms  frequency  real-time 

Я шукаю хороший алгоритм (маючи на увазі мінімальні обчислення, мінімальні вимоги до пам’яті), щоб оцінити медіану набору даних, яка занадто велика для зберігання, так що кожне значення може бути прочитане лише один раз (якщо ви явно не зберігаєте це значення). Немає меж у даних, які можна припустити. Наближення добре, поки …

48 algorithms  median  large-data 

Я помітив, що є кілька реалізацій випадкових лісів, таких як ALGLIB, Waffles і деякі подібні R-пакети randomForest. Хтось може сказати мені, чи ці бібліотеки високо оптимізовані? Вони в основному еквівалентні випадковим лісам, як це детально описано в «Елементах статистичного навчання», або було додано багато зайвих хитрощів? Я сподіваюся, що це …

44 random-forest  algorithms  model-evaluation 

Хочу знати, чим відрізняються алгоритм вперед-назад і алгоритм Вітербі для висновку в прихованих марківських моделях (HMM).

44 algorithms  hidden-markov-model  viterbi-algorithm  forward-backward 

Я зазвичай чую про "звичайні найменші квадрати". Це найпоширеніший алгоритм, що використовується для лінійної регресії? Чи є причини використовувати інший?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

Мені просто намокають ноги в статистиці, тому мені шкода, якщо це питання не має сенсу. Я використовував моделі Маркова для прогнозування прихованих станів (несправедливих казино, рулонів з кістки тощо) та нейронних мереж для вивчення кліків користувачів на пошуковій системі. У обох були приховані стани, які ми намагалися з'ясувати, використовуючи спостереження. …

40 data-mining  algorithms  neural-networks  markov-process 

Я недавно переглядав моделювання Монте-Карло і використовую його для наближення констант, таких як (коло всередині прямокутника, пропорційна площа).ππ\pi Однак я не можу придумати відповідний метод наближення значення [число Ейлера] за допомогою інтеграції Монте-Карло.eee Чи є у вас покажчики, як це можна зробити?

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

Мені цікаво , повторюваних процедур , які можуть бути використані , щоб виявити функціональну форму функції , y = f(A, B, C) + error_termде мій єдиний вхід безліч спостережень ( y, A, Bі C). Зверніть увагу, що функціональна форма fневідома. Розглянемо наступний набір даних: AA BB CC DD EE FF …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

Я хотів би зрозуміти, в чому полягає основна різниця в реалізації між стандартними та сферичними алгоритмами кластеризації к-засобів. На кожному кроці k-означає обчислює відстані між елементами векторів і центроїдами кластера і переназначає документ цьому кластеру, центроїд якого найближчий. Потім всі центроїди перераховуються. У сферичних k-засобах всі вектори нормалізуються, а міра …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Найвідомішим алгоритмом бандитів є верхня довіра (UCB), яка популяризувала цей клас алгоритмів. З того часу я припускаю, що зараз є кращі алгоритми. Який найкращий поточний алгоритм (з точки зору емпіричної продуктивності чи теоретичної межі)? Чи оптимальним є цей алгоритм у певному сенсі?

27 machine-learning  algorithms  theory  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Власне, я хотів запитати вас, як я можу визначити умову, що закінчується для спуску градієнта. Чи можу я зупинити його на основі кількості ітерацій, тобто враховуючи значення параметрів для, скажімо, 100 ітерацій? Або я повинен зачекати так, що різні в двох параметрах значення "new" і "old" дуже малі на порядок …

24 algorithms  optimization  gradient-descent