high-dimensional पर टैग किए गए जवाब

मैंने पढ़ा कि 'यूक्लिडियन दूरी उच्च आयामों में एक अच्छी दूरी नहीं है'। मुझे लगता है कि इस कथन का आयामीता के अभिशाप से कुछ लेना देना है, लेकिन वास्तव में क्या? इसके अलावा, 'उच्च आयाम' क्या है? मैं 100 विशेषताओं के साथ यूक्लिडियन दूरी का उपयोग करते हुए पदानुक्रमिक …

239 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

मैंने कई बार आयामीता के अभिशाप के बारे में सुना, लेकिन किसी तरह मैं अभी भी इस विचार को समझ नहीं पा रहा हूं, यह सब धूमिल है। क्या कोई इसे सबसे सहज तरीके से समझा सकता है, जैसा कि आप इसे एक बच्चे को समझाएंगे, ताकि मैं (और मैं …

91 machine-learning  dimensionality-reduction  high-dimensional 

मैंने पहले स्टैकऑवरफ्लो पर यह पूछा था, लेकिन ऐसा लगता है कि यह यहां अधिक उपयुक्त हो सकता है, यह देखते हुए कि इसे एसओ पर कोई जवाब नहीं मिला। यह आँकड़ों और प्रोग्रामिंग के बीच चौराहे की तरह है। पीसीए (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस) करने के लिए मुझे कुछ कोड …

54 pca  algorithms  model-evaluation  high-dimensional 

मैं 50,000 से अधिक वैरिएबल वाले मॉडल के लिए लासो या रिज रिग्रेशन का उपयोग करना चाहता हूं। मैं आर में सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं। मैं सिकुड़न पैरामीटर ( ) का अनुमान कैसे लगा सकता हूं ?λλ\lambda संपादन: यहाँ बिंदु है जो मुझे मिला है: set.seed (123) …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional 

मैं - एल्गोरिथ्म के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूँ आयामीता में कमी। मैं एमएनआईएसटी जैसे "क्लासिक" डेटासेट पर प्रदर्शन से बहुत प्रभावित हूं, जहां यह अंकों के स्पष्ट पृथक्करण को प्राप्त करता है ( मूल लेख देखें ):टीटीt मैंने इसका उपयोग एक तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सीखी गई सुविधाओं …

23 clustering  data-visualization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

मैं आर में LASSO प्रतिगमन के साथ एक छोटा सा प्रयोग कर रहा हूं ताकि यह जांचा जा सके कि क्या वह एक सटीक भविष्यवक्ता जोड़ी खोजने में सक्षम है। जोड़ी को इस तरह परिभाषित किया गया है: f1 + f2 = परिणाम यहाँ परिणाम एक पूर्वनिर्धारित वेक्टर है जिसे …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

मेरे डेटा की कुछ विशेषताओं में बड़े मूल्य हैं, जबकि अन्य सुविधाओं में बहुत छोटे मूल्य हैं। क्या बड़े मूल्यों के प्रति पूर्वाग्रह को रोकने के लिए t-SNE लगाने से पहले + स्केल डेटा को केंद्र में रखना आवश्यक है? मैं डिफ़ॉल्ट यूक्लिडियन दूरी मीट्रिक के साथ पायथन के sklearn.manifold.TSNE …

18 normalization  dimensionality-reduction  high-dimensional  tsne 

मैं समझता हूं कि "आयामीता का अभिशाप" क्या है, और मैंने कुछ उच्च आयामी अनुकूलन समस्याओं को किया है और घातीय संभावनाओं की चुनौती को जाना है। हालांकि, मुझे संदेह है कि "आयामीता का अभिशाप" सबसे वास्तविक दुनिया डेटा में मौजूद है (अच्छी तरह से छवियों या वीडियो को एक …

17 clustering  dimensionality-reduction  high-dimensional 

मैं उच्च-आयामी प्रतिगमन के क्षेत्र में अनुसंधान पर पढ़ने की कोशिश कर रहा हूं; जब ppp से भी बड़ा है nnn , कि है, p>>np>>np >> n । ऐसा लगता है कि प्रतिगमन अनुमानकों के लिए अभिसरण की दर के संदर्भ में शब्द logp/nlog⁡p/n\log p/n अक्सर दिखाई देता है। β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). …

16 regression  lasso  convergence  high-dimensional 

जिन जगहों पर मैं आयामी शाप के बारे में पढ़ रहा हूं, वे इसे मुख्य रूप से केएनएन और सामान्य रूप से रैखिक मॉडल के संयोजन में समझाते हैं। मैं नियमित रूप से डेटासेट पर हजारों विशेषताओं का उपयोग करते हुए कागल में शीर्ष रैंक देखता हूं, जिसमें मुश्किल से …

15 neural-networks  svm  k-means  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

क्या यह रैंडम फ़ॉरेस्ट क्लासिफिकेशन करने से पहले पीसीए करने के लिए समझ में आता है? मैं उच्च आयामी पाठ डेटा के साथ काम कर रहा हूं, और मैं आयामीता के अभिशाप से बचने में मदद करने के लिए सुविधा में कमी करना चाहता हूं, लेकिन पहले से ही किसी …

14 classification  pca  random-forest  dimensionality-reduction  high-dimensional 

मेरा मानना ​​है कि इस सवाल का शीर्षक यह सब कहता है।

12 clustering  k-means  high-dimensional 

हमारे प्रोफेसर गणित या कई रेखीय प्रतिगमन के ज्यामितीय प्रतिनिधित्व में नहीं मिल रहे हैं और इससे मुझे थोड़ा भ्रम हुआ है। एक तरफ इसे अभी भी कई रैखिक प्रतिगमन कहा जाता है , यहां तक ​​कि उच्च आयामों में भी। दूसरी ओर, अगर हमारे पास उदाहरण के लिए और …

11 multiple-regression  high-dimensional 

मैं केविन मर्फी की किताब पढ़ रहा हूं: मशीन लर्निंग-ए प्रायिकेशनल पर्सपेक्टिव। पहले अध्याय में लेखक आयामीता के अभिशाप की व्याख्या कर रहा है और एक हिस्सा है जो मुझे समझ में नहीं आता है। एक उदाहरण के रूप में, लेखक बताता है: विचार करें कि डी-आयामी इकाई क्यूब के …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

यह बहुत बार उद्धृत किया जाता है जब आयामीता के अभिशाप का उल्लेख और जाता है (दाएं सूत्र को इसके विपरीत कहा जाता है) लिमघ→ ∞var ( | | X)घ| |कइ[ | | एक्सघ| |क]) =0,फिर: डीअधिकतमकघ- डीमिनटकघडीमिनटकघ→ 0लिमघ→∞वर(||एक्सघ||कइ[||एक्सघ||क])=0,फिर:डीअधिकतमघक-डीमिनटघकडीमिनटघक→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional