algorithms पर टैग किए गए जवाब

मैं कुछ आंकड़ों की मात्रा का अनुमान लगाना चाहता हूं। डेटा इतने विशाल हैं कि उन्हें मेमोरी में समायोजित नहीं किया जा सकता है। और डेटा स्थिर नहीं हैं, नए डेटा आते रहते हैं। किसी को भी बहुत सीमित स्मृति और संगणना के साथ अब तक देखे गए डेटा की …

24 algorithms  quantiles 

मैंने अब तक देखी गई प्रत्येक पाठ्यपुस्तक में एमएल एल्गोरिदम का वर्णन किया है और उन्हें कैसे लागू किया जाए। क्या एक पाठ्यपुस्तक भी है जो उन एल्गोरिदम के व्यवहार के लिए प्रमेय और प्रमाण बनाती है? उदाहरण के लिए, यह कहते हुए कि , ग्रेडिएंट डिसेंट के तहत हमेशा …

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms 

यह प्रश्न प्रमुख घटकों की गणना करने के लिए एक कुशल तरीके के बारे में है। रेखीय पीसीए पर कई ग्रंथों केवेज़ डेटा के एकवचन-मूल्य अपघटन का उपयोग करने की वकालत करते हैं । है यही कारण है, अगर हम डेटा है और चर (अपने को बदलना चाहते कॉलम प्रमुख …

22 pca  algorithms  svd  matrix-decomposition 

मुझे तुरंत स्पष्ट करना चाहिए कि मैं एक प्रैक्टिसिंग सॉफ्टवेयर डेवलपर हूं, न कि एक सांख्यिकीविद्, और यह कि मेरा कॉलेज स्टैटस क्लास बहुत समय पहले… उस ने कहा, मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या वर्णनात्मक आंकड़ों के एक सेट को संचित करने के लिए एक विधि है जो तब …

22 algorithms  median  quantiles 

मैं काफी हद तक छिपे हुए मार्कोव मॉडल को पढ़ता हूं और खुद इसका एक बहुत ही मूल संस्करण कोड करने में सक्षम था। लेकिन मुझे सीखने के दो मुख्य तरीके हैं। एक इसे कोड में पढ़ना और लागू करना है (जो किया गया है) और दूसरा यह समझना है …

21 algorithms  markov-process 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मुझे स्थिर रंगीन समय-श्रृंखला का एक सेट उत्पन्न करने में समस्या हो रही है, उनके सहसंयोजक मैट्रिक्स (उनकी पावर वर्णक्रमीय घनत्व (PSDs) और क्रॉस-पावर वर्णक्रमीय घनत्व (CSDs)) को देखते हुए। मुझे पता है कि, दो टाइम-सीरीज़ और , मैं उनकी पावर वर्णक्रमीय घनत्व (PSDs) का अनुमान लगा सकता हूं और …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

math.stackexchange से माइग्रेट किया गया । मैं पूर्णांकों की एक लंबी धारा को संसाधित कर रहा हूं और कुछ क्षणों को ट्रैक करने पर विचार कर रहा हूं ताकि बहुत अधिक डेटा संग्रहीत किए बिना धारा के लिए लगभग विभिन्न प्रतिशत की गणना करने में सक्षम हो। कुछ ही क्षणों …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

मैं यादृच्छिक वन का विशेषज्ञ नहीं हूं, लेकिन मैं स्पष्ट रूप से समझता हूं कि यादृच्छिक वन के साथ प्रमुख मुद्दा (यादृच्छिक) वृक्ष पीढ़ी है। क्या आप मुझे समझा सकते हैं कि पेड़ कैसे पैदा होते हैं? (अर्थात वृक्ष निर्माण के लिए प्रयुक्त वितरण क्या है?) अग्रिम में धन्यवाद !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

मैं हस्ती एट अल में प्रतिष्ठित के रूप में रैखिक प्रतिगमन के लिए तरीकों के तीन समूहों की कम्प्यूटेशनल जटिलता / आकलन की गति की तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं। "सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व" (दूसरा संस्करण), अध्याय 3: सबसेट का चयन संकोचन विधियाँ व्युत्पन्न इनपुट दिशाओं (पीसीआर, पीएलएस) …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

मुझे नमूने की प्रत्येक जोड़ी के बीच R में नमूना Mahalanobis दूरी की गणना करने की आवश्यकता है c covariates के मैट्रिक्स। मुझे एक समाधान की आवश्यकता है जो कुशल हो, अर्थात केवल दूरी की गणना की जाती है, और अधिमानतः C / RCpp / फोरट्रान आदि में लागू किया …

18 r  algorithms  distance 

क्या ईआर अधिक कुशल कार्यान्वयन है (somelike Extreme Gradient Boostingग्रेडिएंट बूस्टिंग है) - व्यावहारिक दृष्टिकोण से महत्वपूर्ण अंतर है? आर पैकेज है जो उन्हें लागू करता है। क्या यह नया एल्गोरिथ्म है जो "जेनेरिक" कार्यान्वयन (आर से रैंडमफॉरस्ट पैकेज) को खत्म कर देता है न केवल दक्षता के मामले में …

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

छोटे विंडो आकारों पर, n log nछँटाई काम कर सकती है। क्या इसे प्राप्त करने के लिए कोई बेहतर एल्गोरिदम है?

18 algorithms  median 

मान लीजिए कि मैं एक घने मैट्रिक्स है के SVD अपघटन के साथ, आकारमें मैं SVD गणना कर सकते हैं इस प्रकार है: ।AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) यदि एक नई -th पंक्ति को जोड़ा जाता है , तो क्या कोई पुराने के आधार पर नए SVD अपघटन की गणना कर …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

इस तरह के कोड का उपयोग करके आर में एक लॉगिट रिग्रेशन कर सकता है: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 ऐसा लगता है कि अनुकूलन एल्गोरिथ्म में परिवर्तित हो गया है - फिशर स्कोरिंग एल्गोरिदम …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit