Pytania otagowane jako matrix

Analiza głównego składnika (PCA) jest zwykle wyjaśniana za pomocą rozkładu własnego macierzy kowariancji. Jednakże, można także przeprowadzić za pomocą rozkładu wartości pojedyncza (SVD) macierzy danych . Jak to działa? Jaki jest związek między tymi dwoma podejściami? Jaki jest związek między SVD a PCA?XX\mathbf X Lub innymi słowy, jak użyć SVD …

351 pca  dimensionality-reduction  matrix  svd 

Zauważyłem ostatnio, że wiele osób opracowuje ekwiwalenty tensora wielu metod (faktoryzacja tensora, jądra tensora, tensory do modelowania tematów itp.) Zastanawiam się, dlaczego świat jest nagle zafascynowany tensorami? Czy pojawiły się ostatnio ostatnie artykuły / standardowe wyniki, które są szczególnie zaskakujące? Czy jest obliczeniowo dużo tańszy niż wcześniej podejrzewano? Nie jestem …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Dla danej macierzy danych (ze zmiennymi w kolumnach i punktami danych w wierszach) wydaje się, że A T A odgrywa ważną rolę w statystyce. Na przykład jest to ważna część analitycznego rozwiązania zwykłych najmniejszych kwadratów. Lub, w przypadku PCA, jego wektory własne są głównymi składnikami danych.ZAAAZAT.ZAATAA^TA Rozumiem, jak obliczyć , …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Robię obliczenia na różnych macierzach (głównie w regresji logistycznej) i często pojawia się błąd „Matryca jest pojedyncza”, gdzie muszę wrócić i usunąć skorelowane zmienne. Moje pytanie brzmi: co uważasz za „wysoce” skorelowaną macierz? Czy istnieje wartość progowa korelacji reprezentująca to słowo? Na przykład, jeśli zmienna była skorelowana z 0,97 względem …

67 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

Pracowałem trochę w R i miałem do czynienia z takimi rzeczami, jak PCA, SVD, rozkład QR i wiele innych wyników algebry liniowej (podczas sprawdzania szacowania ważonych regresji itp.), Więc chciałem wiedzieć, czy ktoś ma zalecenie dotyczące dobrego obszerna książka o algebrze liniowej, która nie jest zbyt teoretyczna, ale jest matematycznie …

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

Czytałem o rozkładzie wartości pojedynczej (SVD). W prawie wszystkich podręcznikach wspomniano, że rozkłada macierz na trzy macierze o podanej specyfikacji. Ale jaka jest intuicja dzielenia macierzy w takiej formie? PCA i inne algorytmy redukcji wymiarów są intuicyjne w tym sensie, że algorytm ma ładną właściwość wizualizacji, ale w przypadku SVD …

50 matrix  linear-algebra  svd  intuition 

Myślę, że odpowiedź powinna brzmieć „tak”, ale nadal czuję, że coś jest nie tak. W literaturze powinny być jakieś ogólne wyniki, czy ktoś mógłby mi pomóc?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

Jestem ciekawy natury Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Czy ktoś może powiedzieć coś intuicyjnego na temat „Co Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} mówi o danych?” Edytować: Dziękuję za odpowiedzi Po wzięciu świetnych kursów chciałbym dodać kilka punktów: Jest to miara informacji, tj. to ilość informacji wzdłuż kierunku x .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Dwoistość: Od jest dodatnio określona, więc jest Σ …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

Powiedzmy, że mam wielowymiarową normalną gęstość . Chcę uzyskać drugą (częściową) pochodną wrt . Nie wiem, jak pobrać pochodną macierzy.N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki mówi, że weź pochodną element po elemencie do matrycy. Pracuję z aproksymacją Laplace'a Tryb to .Θ = μlogPN(θ)=logPN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).log⁡PN(θ)=log⁡PN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).\log{P}_{N}(\theta)=\log {P}_{N}-\frac{1}{2}{(\theta-\hat{\theta})}^{T}{\Sigma}^{-1}(\theta-\hat{\theta}) \>.θ^=μθ^=μ\hat\theta=\mu Dostałem jak do tego doszło?Σ−1=−∂2∂θ2logp(θ^|y),Σ−1=−∂2∂θ2log⁡p(θ^|y),{\Sigma}^{-1}=-\frac{{{\partial }^{2}}}{\partial {{\theta }^{2}}}\log …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

Mam dziwne pytanie, kiedy eksperymentowałem z wypukłymi optymalizacjami. Pytanie brzmi: Załóżmy, że losowo (powiedzmy standardowy rozkład normalny) generuję macierz symetryczną (na przykład generuję górną macierz trójkątną i wypełniam dolną połowę, aby upewnić się, że jest symetryczna), jaka jest szansa, że ​​jest to wartość dodatnia określona matryca? Czy w ogóle można …

32 probability  matrix  random-generation  eigenvalues  random-matrix 

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 6 lat temu . Chciałbym przeprowadzić kolumnową normalizację macierzy w R. Biorąc pod uwagę macierz m, chcę znormalizować każdą kolumnę dzieląc każdy element przez sumę …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

Zobacz to pytanie na Math SE . Krótka historia: Przeczytałem Elementy uczenia statystycznego i denerwowałem się, gdy próbowałem zweryfikować niektóre wyniki, np. Biorąc pod uwagę a następnie RSS ( β) = ( y - X β)T.( y - X β) ,RSS(β)=(y-Xβ)T.(y-Xβ),\text{RSS}(\beta) = \left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)^{T}\left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)\text{,} Szukam macierzowego rachunku różniczkowego, który jest napisany …

20 references  matrix  matrix-calculus 

Jeśli masz macierz z n rzędami im kolumnami, możesz użyć SVD lub innych metod, aby obliczyć przybliżenie niskiej macierzy dla podanej macierzy. Jednak przybliżenie niskiego rzędu nadal będzie miało n wierszy i m kolumn. W jaki sposób przybliżenia niskiego poziomu mogą być przydatne w uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego, …

20 r  matrix  approximation 

Czy istnieje jedno angielskie słowo oznaczające „liczbę kolumn” matrycy? Na przykład, „wymiarowości” o matrycy . Potrzebuję terminu na w tym przykładzie. Oczywiście zawsze mogę po prostu powiedzieć „liczbę kolumn”, ale czy mogę podać jedno słowo?2 × 3 32×32)×3)2\times 32×32)×3)2\times 33)3)3

18 terminology  matrix