sparse 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 

मैंने कक्षा में कुछ समय पहले पीसीए के बारे में सीखा और इस आकर्षक अवधारणा के बारे में और अधिक खुदाई करके, मुझे पीसीए के बारे में पता चला। मैं, पूछना चाहते है कि अगर मैं गलत नहीं कर रहा हूँ यह है कि क्या विरल पीसीए है: पीसीए में, …

24 machine-learning  pca  sparse 

क्या एक आर यादृच्छिक वन कार्यान्वयन है जो बहुत विरल डेटा के साथ अच्छी तरह से काम करता है? मेरे पास हजारों या लाखों बूलियन इनपुट वैरिएबल हैं, लेकिन केवल सैकड़ों या किसी भी उदाहरण के लिए TRUE होगा। मैं R के लिए अपेक्षाकृत नया हूं और देखा है कि …

23 r  random-forest  sparse 

विरल डेटा और लापता डेटा के बीच मुख्य अंतर क्या हैं? और यह मशीन सीखने को कैसे प्रभावित करता है? अधिक विशेष रूप से, स्पार्क डेटा और गुम डेटा का वर्गीकरण एल्गोरिदम और रिग्रेशन (संख्याओं की भविष्यवाणी) के प्रकारों पर क्या प्रभाव पड़ता है। मैं एक स्थिति के बारे में …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

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 । 5 साल पहले बंद हुआ । मैं क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की एक सूची संकलित …

18 r  clustering  sparse 

एक मानदंड अद्वितीय है (कम से कम आंशिक रूप से) क्योंकि गैर-उत्तल और उत्तल के बीच की सीमा पर है। एक मानदंड 'सबसे विरल' उत्तल मानदंड (दाएं?) है।L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 मैं समझता हूं कि यूक्लिडियन मानदंड की ज्यामिति में जड़ें हैं और इसकी स्पष्ट व्याख्या है जब आयामों में समान इकाइयां होती …

13 regression  regularization  sparse 

मैं एसवीएम का उपयोग करके संदेशों को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने प्रशिक्षण सेट से वांछनीय शब्दों / प्रतीकों की एक सूची तैयार की है। प्रत्येक वेक्टर के लिए, जो एक संदेश का प्रतिनिधित्व करता है, यदि मैं 1शब्द मौजूद है तो मैं इसी …

12 classification  svm  sparse 

मैं विरल निरूपण पर हाल ही में बहुत सारे कागज देख रहा हूं, और उनमें से अधिकांश मानदंड का उपयोग करते हैं और कुछ कम से कम करते हैं। मेरा प्रश्न यह है कि, मानदंड क्या है , और मिश्रित मानदंड है? और वे नियमितीकरण के लिए कैसे प्रासंगिक हैं?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, …

12 machine-learning  regularization  sparse 

प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस '(PCA) क्लासिकल तरीके से इसे इनपुट डेटा मैट्रिक्स पर किया जाता है, जिसमें कॉलम का मतलब शून्य होता है (तब PCA "वेरिएंट को अधिकतम कर सकता है")। इसे स्तंभों को केंद्रित करके आसानी से प्राप्त किया जा सकता है। हॉवेनवर, जब इनपुट मैट्रिक्स विरल होता है, तो …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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 …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

मैं एक पूर्व-निर्दिष्ट स्पार्सिटी संरचना ( नोड्स पर एक ग्राफ द्वारा निर्दिष्ट) के साथ सहसंबंध मैट्रिक्स (सममित psd) उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं । ग्राफ़ में जो नोड्स जुड़े हुए हैं, उनमें सहसंबंध , बाकी सभी 0 हैं और विकर्ण सभी 1 है।पी × पीपी×पीp\times pपीपीpρ ∼ यू( …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

मेरे पास अत्यंत विरल इनपुट्स हैं, उदाहरण के लिए एक इनपुट इमेज में कुछ विशेषताओं के स्थान। इसके अलावा प्रत्येक फीचर में कई डिटेल हो सकते हैं (यह सुनिश्चित नहीं है कि यह सिस्टम के डिजाइन पर असर पड़ेगा)। यह मैं उस सुविधा की उपस्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाले ON …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

क्या किसी को प्रतिगमन मॉडल में शामिल करने के लिए विरल प्रमुख घटकों की संख्या का चयन करने के लिए दृष्टिकोण के साथ अनुभव है?

9 pca  sparse  regression-strategies