Запитання з тегом «algorithms»

У статті Вікіпедії про аналіз основних компонентів йдеться про це Існують ефективні алгоритми для обчислення SVD без необхідності формування матриці , тому обчислення SVD тепер є стандартним способом обчислення аналізу основних компонентів з матриці даних, якщо не потрібно лише декілька компонентів.XXXXTXXTXX^TX Може хтось скаже мені, про які ефективні алгоритми йдеться …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

У мене є невелика проблема, яка змушує мене лякатися. Я маю написати процедуру онлайн-процесу придбання багатовимірного часового ряду. Кожен проміжок часу (наприклад, 1 секунда) я отримую новий зразок, який в основному є вектором з плаваючою точкою розміром N. Операція, яку я повинен зробити, є трохи хитрою: Для кожного нового зразка …

16 algorithms  quantiles  online  large-data 

Хтось має посилання на підсумок аналізів часу виконання звичайних алгоритмів машинного навчання (різні смаки NN, SVM та ін.)?

16 machine-learning  references  algorithms 

Як і чому важливі генератори випадкових чисел (RNG) в обчислювальній статистиці? Я розумію, що випадковість важлива при виборі зразків для багатьох статистичних тестів, щоб уникнути упередженості до будь-якої гіпотези, але чи є інші сфери обчислювальної статистики, де важливі генератори випадкових чисел?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Багатогранні бандити добре працюють у ситуаціях, коли у вас є вибір, і ви не впевнені, який з них дозволить максимально покращити ваше самопочуття. Можна використовувати алгоритм для деяких реальних життєвих ситуацій. Як приклад, навчання може бути хорошим полем: Якщо дитина вивчає столярні вироби і йому погано в цьому, алгоритм скаже …

15 algorithms  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Я фактично пишу реалізацію випадкових лісів, але я вважаю, що питання стосується дерев рішень (незалежно від РФ). Отже, контекст полягає в тому, що я створюю вузол у дереві рішень, і змінні прогнозування, і цілі є безперервними. Вузол має розділений поріг для даних розділів на два набори, і я створюю новий …

15 algorithms  cart  random-forest 

У мене розпливчасте розуміння, що таке метод передачі повідомлення: алгоритм, який будує наближення до розподілу шляхом ітеративної побудови апроксимації кожного з факторів розподілу, обумовлених усіма наближеннями всіх інших факторів. Я вважаю, що обидва є прикладами змінної передачі повідомлень та розповсюдження очікування . Що таке алгоритм передачі повідомлень більш чітко / …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Які плюси та мінуси дізнатися про властивості розподілу алгоритмічно (за допомогою комп’ютерного моделювання) та математично? Здається, комп’ютерне моделювання може бути альтернативним методом навчання, особливо для тих нових студентів, які не відчувають сильного результату числення. Також здається, що моделювання кодування може запропонувати більш раннє та інтуїтивно зрозуміле поняття розподілу.

15 distributions  algorithms  teaching 

Мені цікаво переглянути декілька різних показників алгоритмів ранжування - на сторінці вікіпедії «Навчання до ранжування» є декілька, зокрема: • середня середня точність (MAP); • DCG та NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n, де "@n" позначає, що показники оцінюються лише на n n документах; • середній зворотний ранг; • …

15 algorithms  ranking 

У загальному налаштуванні алгоритму спуску градієнта у нас є де - поточна точка, - розмір кроку, а - градієнт оцінюється на . хn + 1= хн- η∗ gr a dя е н тхнхн+1=хн-η∗гrагiентхнx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}хнхнx_nηη\etaгr a dя е н тхнгrагiентхнgradient_{x_n}хнхнx_n Я бачив в якомусь алгоритмі, люди …

15 algorithms  optimization 

Метою статті була оптимізація деяких параметрів шляхом максимальної регульованості вірогідності журналу. Потім вони обчислюють Часткові похідні. Потім автори згадують, що вони оптимізують рівняння за допомогою L-BFGS, стандартної квазі-ньютонівської процедури для оптимізації гладких функцій багатьох змінних (більше деталей). Як це працює ?

15 algorithms  optimization 

Можливо, тут немає теми, але вже є декілька ( один , два ) пов'язаних із цим питань. Оглянувшись літературою (або пошуком Google за усіченими алгоритмами SVD), виходить багато паперів, які різними способами використовують усічені SVD, і стверджують ( страшно , часто, без цитування), що існують швидкі алгоритми її обчислення, але …

14 algorithms  svd  numerics 

Для оцінки ефективності нового алгоритму класифікатора я намагаюся порівняти точність та складність (big-O у навчанні та класифікації). З машинного навчання: огляд я отримую повний список контрольованих класифікаторів, а також таблицю точності між алгоритмами і 44 тестові проблеми з репозиції даних UCI . Однак я не можу знайти огляд, папір або …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Я досліджував k-засоби, і ось що я отримав: k-засоби - це один із найпростіших алгоритмів, який використовує метод непідконтрольного навчання для вирішення відомих проблем кластеризації. Він працює дуже добре з великими наборами даних. Однак є і недоліки K-засобів, які є: Сильна чутливість до залишків і шуму Не добре працює з …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Можливо, я просто втомився, але у мене виникають проблеми, намагаючись зрозуміти алгоритм Forward Stagewise Regression. На сторінці «Елементи статистичного навчання» на сторінці 60: Регресія вперед-ступінь (FS) ще більш обмежена, ніж регресія вперед-ступінчасто. Він починається як регресія вперед, поступово, з перехопленням, рівним [середньому] y, і орієнтованими передбачувачами з коефіцієнтами спочатку всі …

14 regression  algorithms  feature-selection