Pytania otagowane jako algorithms

Jednoznaczna lista kroków obliczeniowych związanych z znalezieniem rozwiązania klasy problemów.

7
Algorytm do dynamicznego monitorowania kwantyli
Chcę oszacować kwantyl niektórych danych. Dane są tak ogromne, że nie można ich zapisać w pamięci. A dane nie są statyczne, wciąż pojawiają się nowe dane. Czy ktoś zna jakiś algorytm do monitorowania kwantyli danych obserwowanych do tej pory przy bardzo ograniczonej pamięci i obliczeniach? Uważam, że algorytm P2 jest …
2
Dlaczego PCA danych za pomocą SVD danych?
To pytanie dotyczy skutecznego sposobu obliczania głównych składników. Wiele tekstów na temat liniowego PCA opowiada się za dekompozycją danych w liczbie pojedynczej . Oznacza to, że jeśli mamy dane i chcemy zastąpić zmienne (jego kolumny ) głównymi składnikami, wykonujemy SVD: , wartości osobliwe (pierwiastki kwadratowe wartości własnych) zajmujące główną przekątną …
2
Czy można zgromadzić zestaw statystyk, które opisują dużą liczbę próbek, dzięki czemu mogę stworzyć wykres pudełkowy?
Muszę od razu wyjaśnić, że jestem praktykującym programistą, a nie statystykiem, a moja klasa statystyk z college'u była bardzo dawno temu… To powiedziawszy, chciałbym wiedzieć, czy istnieje metoda gromadzenia zestawu statystyk opisowych, które można by następnie wykorzystać do stworzenia wykresu pudełkowego, który nie pociąga za sobą przechowywania wielu pojedynczych próbek? …
6
Przykłady problemów z ukrytymi modelami Markowa?
Przeczytałem sporo ukrytych modeli Markowa i sam byłem w stanie napisać całkiem podstawową wersję. Są jednak dwa główne sposoby, których się uczę. Jednym z nich jest przeczytanie i zaimplementowanie go w kodzie (co jest zrobione), a drugim zrozumienie, w jaki sposób ma zastosowanie w różnych sytuacjach (dzięki czemu mogę lepiej …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Symulowanie szeregów czasowych przy danej mocy i gęstościach widm poprzecznych
Mam problem z wygenerowaniem zestawu stacjonarnych kolorowych szeregów czasowych, biorąc pod uwagę ich macierz kowariancji (ich gęstości widmowe mocy (PSD) i gęstości widmowe mocy krzyżowej (CSD)). Wiem, że biorąc pod uwagę dwie serie czasowe i , mogę oszacować ich gęstość widmową mocy (PSD) i gęstość krzyżową widmową (CSD) przy użyciu …
2
Czy obliczyć przybliżone kwantyle dla strumienia liczb całkowitych przy użyciu momentów?
migrował z math.stackexchange . Przetwarzam długi strumień liczb całkowitych i rozważam śledzenie kilku chwil, aby móc w przybliżeniu obliczyć różne percentyle dla strumienia bez przechowywania dużej ilości danych. Jaki jest najprostszy sposób obliczenia percentyli z kilku chwil. Czy istnieje lepsze podejście polegające na przechowywaniu tylko niewielkiej ilości danych?
2
Szybkość, koszty obliczeniowe PCA, LASSO, siatka elastyczna
Próbuję porównać złożoność obliczeniową / szybkość estymacji trzech grup metod regresji liniowej, jak wyróżniono w Hastie i in. „Elementy statystycznego uczenia się” (wydanie drugie), rozdział 3: Wybór podzbioru Metody skurczowe Metody wykorzystujące pochodne kierunki wprowadzania (PCR, PLS) Porównanie może być bardzo przybliżone, aby dać pewien pomysł. Rozumiem, że odpowiedzi mogą …
1
Czym skrajny losowy las różni się od losowego lasu?
Czy ER jest bardziej wydajne w realizacji (może Extreme Gradient Boostingto być zwiększenie gradientu) - czy różnica jest ważna z praktycznego punktu widzenia? Istnieje pakiet R, który je implementuje. Czy to nowy algorytm, który pokonuje implementację „ogólną” (pakiet RandomForest od R) nie tylko pod względem wydajności, czy też w niektórych …
9
Odległości Mahalanobisa parami
Muszę obliczyć przykładową odległość Mahalanobisa w R pomiędzy każdą parą obserwacji w macierzy współzmiennych . Potrzebuję rozwiązania, które jest wydajne, tj. Obliczane są tylko odległości, a najlepiej realizowane w C / RCpp / Fortran itp. Zakładam, że , macierz kowariancji populacyjnej, jest nieznana i wykorzystuję próbkę macierz kowariancji na swoim …
18 r  algorithms  distance 
3
Który algorytm optymalizacji jest używany w funkcji glm w R?
Można wykonać regresję logit w R przy użyciu takiego kodu: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Wygląda na to, że algorytm optymalizacji jest zbiegnięty - jest informacja o liczbie kroków algorytmu oceniania Fishera: Call: glm(formula = …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.