Запитання з тегом «sparse»

Десь я бачив, що класичні відстані (наприклад, евклідова відстань) стають слабко дискримінантними, коли ми маємо багатовимірні та розріджені дані. Чому? Чи є у вас приклад двох розріджених векторів даних, де евклідова відстань не працює добре? У цьому випадку яку подібність ми повинні використати?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

Я дізнався про PCA кілька лекцій тому на уроці, і, переконуючись більше про цю захоплюючу концепцію, я дізнався про рідкісний PCA. Мені хотілося запитати, чи не помиляюсь, це таке рідкісне PCA: У PCA, якщо у вас є точок даних із змінними, ви можете представляти кожну точку даних у розмірному просторі …

24 machine-learning  pca  sparse 

Чи є R випадкова реалізація лісу, яка добре працює з дуже рідкими даними? У мене є тисячі або мільйони булевих вхідних змінних, але лише сотні або близько того будуть ПРАВИЛЬНИми для будь-якого прикладу. Я відносно новий в R і помітив, що існує пакет "Матриця" для роботи з розрідженими даними, але …

23 r  random-forest  sparse 

Які основні відмінності між розрідженими даними та відсутніми даними? І як це впливає на машинне навчання? Більш конкретно, який вплив мають рідкісні та відсутні дані на алгоритми класифікації та тип регресії (прогнозування чисел) алгоритмів. Я говорю про ситуацію, коли відсоток відсутніх даних є значним, і ми не можемо скинути рядки, …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 5 років тому . Я намагаюся скласти список алгоритмів кластеризації, які є: Реалізовано в R Оперуйте над матричними матрицями даних (не (не) матрицями подібності), такими, які …

18 r  clustering  sparse 

норма є унікальною (принаймні частково) , тому що знаходиться на кордоні між неопуклі і опуклі. норма є «найбільш розрідженим» опукла норма (правда?). p = 1 L 1L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Я розумію, що норма Евкліда має коріння в геометрії, і вона має чітку інтерпретацію, коли розміри мають однакові одиниці. Але я не розумію, …

13 regression  regularization  sparse 

Я намагаюся класифікувати повідомлення на різні категорії за допомогою SVM. Я склав список бажаних слів / символів із навчального набору. Для кожного вектора, який представляє повідомлення, я встановлюю відповідний рядок, 1якщо слово є таким: "корпус" є: [Мері, маленький, баранина, зірка, мерехтіння] перше повідомлення: "у Мері було трохи ягняти" -> [1 …

12 classification  svm  sparse 

Останнім часом я бачу багато робіт про розріджене уявлення, і більшість із них використовують норму і роблять деяку мінімізацію. Моє запитання: що є норма , а змішаною нормою? І наскільки вони мають відношення до регуляризації?ℓ p ℓ p , qℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} Дякую

12 machine-learning  regularization  sparse 

Класичний аналіз основного компонента (PCA) - це зробити на матриці вхідних даних, стовпці якої мають нульове середнє значення (тоді PCA може "максимізувати дисперсію"). Цього можна легко досягти шляхом центрування стовпців. Однак, коли вхідна матриця буде рідкою, централізована матриця тепер буде більш рідкою, і - якщо матриця дуже велика - таким …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

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 

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 намагаюся генерувати кореляційну матрицю (симетричний psd) із заздалегідь заданою структурою sparsity (заданою графіком на вузлах). Вузли, які з'єднані на графіку, мають кореляцію , решта всі - 0, а діагональ - 1.p×pp×pp\times ppppρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho \sim U(0,1) Я кілька разів намагався створити цю матрицю, але лише рідко отримую дійсну кореляційну матрицю. Чи …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

У мене дуже рідкісні входи, наприклад, розташування певних функцій у вхідному зображенні. Далі кожна функція може мати декілька детектувань (не впевнений, чи це матиме відношення до дизайну системи). Це я буду представляти як «двійкове зображення» каналу k із пікселями ON, що представляють наявність цієї функції, і навпаки. Ми можемо бачити, …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

Хтось має досвід підходів до вибору кількості розрізнених основних компонентів, які слід включити до регресійної моделі?

9 pca  sparse  regression-strategies