euclidean पर टैग किए गए जवाब

मैंने कहीं देखा है कि जब हम बहुआयामी और विरल डेटा होते हैं तो शास्त्रीय दूरी (जैसे यूक्लिडियन दूरी) कमजोर रूप से भेदभावपूर्ण हो जाती है। क्यों? क्या आपके पास दो विरल डेटा वैक्टर का उदाहरण है जहां यूक्लिडियन दूरी अच्छा प्रदर्शन नहीं करती है? इस मामले में हमें किस …

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

क्या दक्षता या कार्यक्षमता के संदर्भ में एक विशिष्ट उद्देश्य है कि k- साधन एल्गोरिथ्म उदाहरण के लिए cosine (डिस) समानता का उपयोग दूरी मीट्रिक के रूप में क्यों नहीं करता है, लेकिन केवल यूक्लिडियन मानदंड का उपयोग कर सकता है? सामान्य तौर पर, जब यूक्लिडियन की तुलना में अन्य …

62 clustering  k-means  distance-functions  euclidean 

सामान्य अर्थ, कि यह वेक्टर यू और वैक्टर V के सेट के बीच समानता रैंकिंग के लिए समान परिणाम देगा । मेरे पास एक वेक्टर स्पेस मॉडल है जिसमें मापदंडों के रूप में दूरी माप (यूक्लिडियन दूरी, कोसाइन समानता) और सामान्यीकरण तकनीक (कोई नहीं, एल 1, एल 2) है। मेरी …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

रैंडम वन एल्गोरिथ्म में, ब्रीमन (लेखक) समानता मैट्रिक्स का निर्माण निम्नानुसार करता है: जंगल में प्रत्येक पेड़ के नीचे सभी सीखने के उदाहरण भेजें यदि दो उदाहरणों में समान मैट्रिक्स में एक समान पत्ती वृद्धि के तत्व में 1 से भूमि आती है पेड़ों की संख्या के साथ मैट्रिक्स को …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

मैं उपयोग कर रहा हूँ अर्थ है क्लस्टर स्पीकर की आवाज़ों का क्लस्टरिंग। जब मैं क्लस्टर किए गए स्पीकर डेटा के साथ एक उच्चारण की तुलना करता हूं जो मुझे मिलता है (यूक्लिडियन दूरी-आधारित) औसत विरूपण। यह दूरी सीमा में हो सकती है । मैं इस दूरी को समानता स्कोर …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

मेरे द्वारा पढ़े जा रहे कुछ कागजों के अनुसार, जेफ़्रीज़ और माटूसिटा दूरी आमतौर पर उपयोग की जाती है। लेकिन मुझे इसके बारे में ज्यादा जानकारी नीचे के फॉर्मूले के अलावा नहीं मिली JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} यह वर्गमूल को छोड़कर यूक्लिडियन दूरी के समान है E (x, y) =∑ …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

मैं सामुदायिक पारिस्थितिकीविज्ञानी नहीं हूं, लेकिन इन दिनों मैं सामुदायिक पारिस्थितिकी डेटा पर काम कर रहा हूं। इन दूरियों के गणित के अलावा जो मैं समझ नहीं सका, वह यह है कि प्रत्येक दूरी का उपयोग करने के लिए और किन स्थितियों में इसे लागू किया जा सकता है। उदाहरण …

11 distance  euclidean 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

इसलिए मैं खुद को तंत्रिका नेटवर्क (प्रतिगमन अनुप्रयोगों के लिए, बिल्लियों की तस्वीरों को वर्गीकृत नहीं करना) सिखाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पहले प्रयोग एक नेटवर्क को एक एफआईआर फिल्टर और एक असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म ("सिग्नल से पहले" और "सिग्नल" के बाद प्रशिक्षण) को लागू करने के लिए …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean