matrix पर टैग किए गए जवाब

एक मैट्रिक्स (बहुवचन मैट्रिक्स) संख्याओं, प्रतीकों या अभिव्यक्तियों का एक आयताकार सरणी है जो पंक्तियों और स्तंभों में व्यवस्थित होता है। एक मैट्रिक्स में व्यक्तिगत वस्तुओं को इसके तत्व या प्रविष्टियां कहा जाता है।

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बहुभिन्नरूपी सामान्य पीछे
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}) & …

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डिफ़ॉल्ट मैट्रिक्स मान वर्णक्रमीय मानदंड क्यों नहीं फ्रोबेनियस मानदंड है?
वेक्टर मानक के लिए, L2 मानदंड या "यूक्लिडियन दूरी" व्यापक रूप से उपयोग और सहज परिभाषा है। लेकिन मैट्रिक्स के लिए "सबसे अधिक इस्तेमाल किया" या "डिफ़ॉल्ट" मानक परिभाषा वर्णक्रमीय मानदंड क्यों नहीं है , लेकिन फ्रोबेनियस मानदंड (जो वैक्टर के लिए L2 मानदंड के समान है) नहीं? क्या पुनरावृत्त …

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क्या सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स का औसत भी सकारात्मक-निश्चित है?
क्या कई सकारात्मक-निश्चित परिपक्वताओं का औसत आवश्यक रूप से सकारात्मक-निश्चित या सकारात्मक अर्ध-निश्चित है? औसत तत्व-वार औसत है।

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आर में eigenvalues ​​और eigenvectors से एक दीर्घवृत्त की साजिश कैसे करें? [बन्द है]
बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । क्या कोई व्यक्ति R कोड के साथ …

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GBM पैकेज बनाम Caret GBM का उपयोग कर
मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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आदर्श बहुसांस्कृतिकता का एक उदाहरण क्या है?
डिजाइन मैट्रिक्स संदर्भ में सही संपुर्णता का एक उदाहरण क्या है ?XXX मैं एक उदाहरण चाहूंगा, जहां अनुमान नहीं लगाया जा सकता क्योंकि नहीं है।(एक्स'एक्स)β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

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बहुत बड़ी संख्या में डेटा बिंदुओं में मानों की प्रतिरूपण कैसे करें?
मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

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क्या प्रत्येक अर्ध-सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स एक सहसंयोजक मैट्रिक्स के अनुरूप है?
यह सर्वविदित है कि एक सहसंयोजक मैट्रिक्स को अर्ध-सकारात्मक निश्चित होना चाहिए, हालांकि, क्या यह सच है? यही है, क्या प्रत्येक अर्ध-सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स एक सहसंयोजक मैट्रिक्स के अनुरूप है?

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रैखिक प्रतिगमन में w के बंद रूप में पीछे अंतर्ज्ञान
रैखिक प्रतिगमन में w के बंद रूप को लिखा जा सकता है w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty हम इस समीकरण में की भूमिका को सहजता से कैसे समझा सकते हैं ?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

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मैट्रिक्स फ़ंक्शन के व्युत्पन्न की इस गणना का क्या औचित्य है?
एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स में, वह इस सूत्र का उपयोग करते हैं: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T और वह एक त्वरित प्रमाण करता है जो नीचे दिखाया गया है: ∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB\nabla_A tr(ABA^TC) \\ = \nabla_A tr(f(A)A^TC) \\ = \nabla_{\circ} tr(f(\circ)A^TC) + \nabla_{\circ}tr(f(A)\circ^T C)\\ =(A^TC)^Tf'(\circ) + (\nabla_{\circ^T}tr(f(A)\circ^T C)^T \\ …

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मिश्रित प्रभाव मॉडल के लिए मॉडल मैट्रिसेस
में lmerसमारोह के भीतर lme4में Rवहाँ यादृच्छिक प्रभाव, के एक मॉडल मैट्रिक्स के निर्माण के लिए एक फोन है , के रूप में समझाया यहाँ , पृष्ठों 7 - 9।जेडजेडZ गणना करने से दो मैट्रिसेस, और खत्रीरओ और / या क्रोनकर उत्पादों की । जे आई एक्स आईजेडजेडZजेमैंजेमैंJ_iएक्समैंएक्समैंX_i मैट्रिक्स जेमैंजेमैंJ_i …

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सबसे छोटा सहसंयोजक मैट्रिक्स खोजने के लिए उपयुक्त उपाय
पाठ्यपुस्तक में मैं पढ़ रहा हूं कि वे दो कोविरियस मैट्रिसेस की तुलना करने के लिए सकारात्मक निश्चितता (अर्ध-सकारात्मक निश्चितता) का उपयोग करते हैं। यह विचार कि यदि pd है तो से छोटा है । लेकिन मैं इस रिश्ते का अंतर्ज्ञान पाने के लिए संघर्ष कर रहा हूं?ए - बीA−BA-BबीBBएAA …

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स्टोकेस्टिक मैट्रिस के लिए स्पार्सिटी-उत्प्रेरण नियमितिकरण
यह अच्छी तरह से जाना जाता है (उदाहरण के लिए संपीड़ित संवेदन के क्षेत्र में) कि मानदंड "स्पार्सिटी-उत्प्रेरण" है, इस अर्थ में कि यदि हम कार्यात्मक (निश्चित मैट्रिक्स और वेक्टर ) बड़ा पर्याप्त के लिए \ lambda> 0 , हम A , \ vec {b} के कई विकल्पों के लिए …

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दो या अधिक सहसंबंध वाले मैट्रिसेस की तुलना कैसे करें?
मेरे पास MATLAB फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा (देखे गए) के सेट के साथ गणना किए गए सहसंबंध matrices है ।( n × n ) P ( m × n )PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef मैं एक दूसरे के संबंध में इन सहसंबंध मैट्रीस की तुलना और विश्लेषण कैसे करूं …

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कम-रैंक रैखिक प्रणाली का तेजी से संगणना / अनुमान
कम्प्यूटेशनल आंकड़ों में समीकरणों के रैखिक सिस्टम व्याप्त हैं। एक विशेष प्रणाली जिसका मैंने सामना किया है (जैसे, कारक विश्लेषण में) प्रणाली है Ax=bAx=bAx=b जहां यहाँ एक है एक सख्ती से सकारात्मक विकर्ण साथ विकर्ण मैट्रिक्स, एक है (साथ ) सममित सकारात्मक अर्द्ध निश्चित मैट्रिक्स, और एक मनमाना मैट्रिक्स है। …

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