Запитання з тегом «matrix»

Це дуже просте запитання, але я не можу знайти виведення ні в Інтернеті, ні в книзі. Мені б хотілося побачити, як один баєс оновляє багатоваріантний нормальний розподіл. Наприклад: уявіть це P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ \mathbb{P}({\bf \mu}) &= & N({\bf \mu_0}, …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

Для векторної норми норма L2 або "евклідова відстань" є широко використовуваним та інтуїтивним визначенням. Але чому для матриці "найбільш використовуваним" або "стандартним" визначенням норми є спектральна норма , але не норма Фробеніуса (яка аналогічна нормі L2 для векторів)? Чи має це щось спільне з ітераційними алгоритмами / матричними потужностями (якщо …

17 matrix  linear-algebra 

Чи є середнє значення декількох позитивних певних матриць обов'язково позитивним-певним чи позитивним напіввизначеним? Середнє значення - середнє для елементів.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Чи може хтось придумати R- код для побудови еліпса із власних значень та власних векторів наступної матриці А = ( 2.20,40,42.8)А=(2.20,40,42.8) \mathbf{A} …

15 r  multivariate-analysis  matrix  matrix-decomposition 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Що таке приклад ідеальної колінеарності з точки зору дизайнерської матриці ?XXX Я хотів би приклад, коли неможливо оцінити, оскільки не є зворотним.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Загальновідомо, що матриця коваріації повинна бути напівпозитивно визначеною, однак чи справжнє зворотне? Тобто, чи відповідає кожна напівпозитивна певна матриця коваріаційній матриці?

12 covariance  matrix 

Закрита форма w в лінійній регресії може бути записана як w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Як можна інтуїтивно пояснити роль (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1} у цьому рівнянні?

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

У курсі машинного навчання Ендрю Нг він використовує цю формулу: ∇Аt r ( A B AТС) = СA B + CТА БТ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T і він робить швидкий доказ, який показано нижче: ∇Аt r ( A B AТС)= ∇Аt r ( f( А ) АТС)= ∇∘t r …

10 machine-learning  matrix  derivative 

У lmerфункції всередині lme4в Rє виклик для побудови матричної моделі випадкових ефектів ZZZ , як пояснено тут , на сторінках 7 - 9. Обчислення ZZZ тягне за собою продукти ХатріРао та / або Кронекера з двох матриць, JiJiJ_i та ХiХiX_i . Матриця JiJiJ_i є виразною: "Показникова матриця групування факторних індексів", …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

У підручнику, який я читаю, вони використовують позитивну визначеність (напівпозитивна визначеність) для порівняння двох матриць коваріації. Ідея полягає в тому , що якщо має полідисперсність , то менше , ніж A . Але я намагаюся отримати інтуїцію цих стосунків?A−BA−BA-BBBBAAA Тут є подібна нитка: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Яка інтуїція використовувати визначеність для порівняння …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Загальновідомо (наприклад, в області стиснення зондування), що норма є "спорідненою", в тому сенсі, що якщо ми мінімізуємо функціональний (для нерухомої матриці і вектора ) для досить великих \ lambda> 0 , ми, мабуть, для багатьох варіантів A , \ vec {b} і \ lambda буде мати багато точно нульових записів …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

Я маю кореляційні матриці обчислені з множинами даних (спостерігається) за допомогою функції MATLAB .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef Як я порівнюю та проаналізую ці матриці кореляції відносно один одного?PPP Що таке випробування, методи та / або контрольні пункти?

10 correlation  matlab  matrix 

Лінійні системи рівнянь поширені в обчислювальній статистиці. Одна зі спеціальних систем, з якими я стикався (наприклад, при факторному аналізі), - це система Ax=bAx=bAx=b де Тут - діагональна матриця із строго позитивною діагоналлю, - (з ) симетрична позитивна напіввизначена матриця, і є довільною матрицею . Нас пропонують розв’язати діагональну лінійну систему …

10 factor-analysis  matrix  computational-statistics  matrix-decomposition  matrix-inverse