linear-algebra पर टैग किए गए जवाब

मैंने हाल ही में देखा है कि बहुत सारे लोग कई तरीकों (टैंसर फैक्टराइजेशन, टेनर कर्नेल, विषय मॉडलिंग के लिए टेंसर्स आदि) के टेनॉर समकक्ष विकसित कर रहे हैं, मैं सोच रहा हूं, दुनिया अचानक टेंसर्स के साथ क्यों मोहित हो गई है? क्या हाल के पेपर / मानक परिणाम …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

मैं थोड़ी देर के लिए आर में काम कर रहा हूं और पीसीए, एसवीडी, क्यूआर डिकम्पोजिशन और इस तरह के कई रैखिक बीजगणित परिणामों (जब भारित रजिस्टरों और इस तरह के आकलन का निरीक्षण कर रहा हूं) जैसी चीजों का सामना किया गया है, तो मैं जानना चाहता था कि …

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

मैंने पीसीए के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है, जिसमें विभिन्न ट्यूटोरियल और प्रश्न शामिल हैं (जैसे कि यह एक , यह एक , यह एक और यह एक )। पीसीए अनुकूलन करने की कोशिश कर रही ज्यामितीय समस्या मेरे लिए स्पष्ट है: पीसीए पुनर्निर्माण (प्रक्षेपण) त्रुटि को कम करके …

54 pca  optimization  linear-algebra  intuition 

मैंने विलक्षण मूल्य अपघटन (SVD) के बारे में पढ़ा है। लगभग सभी पाठ्यपुस्तकों में यह उल्लेख किया गया है कि यह मैट्रिक्स को दिए गए विनिर्देशन के साथ तीन मैट्रीक में बदल देता है। लेकिन ऐसे रूप में मैट्रिक्स को विभाजित करने के पीछे अंतर्ज्ञान क्या है? पीसीए और अन्य …

50 matrix  linear-algebra  svd  intuition 

मुझे लगता है कि उत्तर हां होना चाहिए, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि कुछ सही नहीं है। साहित्य में कुछ सामान्य परिणाम होने चाहिए, क्या कोई मेरी मदद कर सकता है?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

मैंने सुना है कि यादृच्छिक चर के बीच आंशिक सहसंबंध सहसंयोजक मैट्रिक्स को निष्क्रिय करके और इस तरह के परिणामस्वरूप सटीक मैट्रिक्स से उपयुक्त कोशिकाओं को लेने से मिल सकता है (यह तथ्य http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation में वर्णित है , लेकिन बिना किसी प्रमाण के) । यह एक केस क्यों है?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

चलो कहते हैं कि मैं एक है आयामी मल्टीवेरिएट गाऊसी वितरण। और मैं इस वितरण से अवलोकन (उनमें से प्रत्येक एक ट्रैक्टर) लेता हूं और नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स गणना करता हूं । इस पत्र में , लेखक बताते हैं कि साथ गणना की गई नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स विलक्षण है।एन पी …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

मैं एंड्रयू एनए के कसेरा कोर्स और अन्य सामग्रियों से पीसीए का अध्ययन कर रहा हूं। स्टैनफोर्ड एनएलपी कोर्स cs224n के पहले असाइनमेंट में , और एंड्रयू एनजी से लेक्चर वीडियो में , वे कोविरियन मैट्रिक्स के ईजेन्वेक्टर अपघटन के बजाय एकवचन मूल्य अपघटन करते हैं, और एनजी यहां तक …

29 pca  linear-algebra  svd  eigenvalues  numerics 

यदि और (इकाई क्षेत्र पर समान रूप से वितरित में दो स्वतंत्र यादृच्छिक इकाई वैक्टर हैं , तो उनके स्केलर उत्पाद (dot product) का वितरण क्या है ?एक्सएक्स\mathbf{x}yy\mathbf{y}आरडीआरडी\mathbb{R}^Dx ⋅ यएक्स⋅y\mathbf x \cdot \mathbf y मुझे लगता है कि के रूप में वितरण तेजी से बढ़ता है (?) के साथ शून्य …

27 mathematical-statistics  linear-algebra  beta-distribution 

मैं यादृच्छिक डेटा के SVD परिणाम में एक बहुत ही अजीब व्यवहार का निरीक्षण करता हूं, जिसे मैं Matlab और R दोनों में पुन: उत्पन्न कर सकता हूं। यह LAPACK लाइब्रेरी में कुछ संख्यात्मक मुद्दे जैसा दिखता है; क्या यह? मैं शून्य माध्य और पहचान सहसंयोजक के साथ आयामी गाऊसी …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

मैं सममित सकारात्मक निश्चित (एसपीडी) मैट्रिक्स की परिभाषा जानता हूं, लेकिन अधिक समझना चाहता हूं। वे इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं, सहज ज्ञान युक्त? यहाँ मुझे क्या पता है और क्या? किसी दिए गए डेटा के लिए, सह-विचरण मैट्रिक्स SPD है। सह-विचरण मैट्रिक्स एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है, सहज व्याख्या के लिए …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

मैं विषय (दोहरी) अंतरिक्ष में प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) कैसे काम करता है , इसकी सहज जानकारी प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं । दो चर, के साथ 2 डी डाटासेट पर विचार करें और , और डेटा बिंदुओं (डेटा मैट्रिक्स है और केंद्रित हो माना जाता है)। पीसीए …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

चलो θ∈Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} । फिशर सूचना मैट्रिक्स के रूप में परिभाषित किया गया है: I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj∣∣∣θ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] मैं फिशर सूचना मैट्रिक्स कैसे साबित कर सकता हूं सकारात्मक सकारात्मक है?

19 inference  linear-algebra  fisher-information 

मैं अपने डेटा \ mathbf X को रूपांतरित करना चाहता हूं, XX\mathbf Xजैसे कि संस्करण एक होंगे और सहसंयोजक शून्य होंगे (यानी मैं डेटा को सफेद करना चाहता हूं)। इसके अलावा साधन शून्य होना चाहिए। मुझे पता है कि मैं जेड-मानकीकरण और पीसीए-परिवर्तन करके वहां पहुंचूंगा, लेकिन मुझे उन्हें किस …

18 pca  linear-algebra 

यह एक बहुत ही सरल प्रश्न है, लेकिन मैं इंटरनेट या किसी पुस्तक में कहीं भी व्युत्पत्ति नहीं पा सकता हूं। मैं यह देखना चाहता हूं कि कैसे एक बायेसियन एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण को अपडेट करता है। उदाहरण के लिए: कल्पना कीजिए 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}) & …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra