Pytania otagowane jako matrix-decomposition

Dekompozycja macierzy odnosi się do procesu faktoryzacji macierzy na iloczyn mniejszych macierzy. Rozkładając dużą macierz można efektywnie wykonywać wiele algorytmów macierzowych.

1
Redukcja wymiarów (SVD lub PCA) na dużej, rzadkiej matrycy
/ edit: Dalsze działania teraz możesz użyć irlba :: prcomp_irlba / edit: śledzenie mojego własnego posta. irlbama teraz argumenty „środkowy” i „skalowany”, które pozwalają go używać do obliczania podstawowych składników, np .: pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0, center=colMeans(M), right_only=TRUE)$v Mam dużą różnorodność Matrixfunkcji, których chciałbym użyć w algorytmie …
1
Jaką normę błędu rekonstrukcji minimalizuje macierz aproksymacji niskiego rzędu uzyskana za pomocą PCA?
Biorąc pod uwagę aproksymację PCA (lub SVD) macierzy z macierzą , wiemy, że jest najlepszym przybliżeniem niskiej rangi .XXX X XX^X^\hat XX^X^\hat XXXX Czy jest to zgodne z indukowaną normą∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (tj. Największą normą wartości własnej), czy zgodnie z normą Frobenius ?∥⋅∥F∥⋅∥F\parallel \cdot \parallel_F
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 …
1
Wydajne obliczanie macierzy odwrotnej w R
Muszę obliczyć macierz odwrotnie i używam solvefunkcji. Chociaż działa dobrze na małych matrycach, solvezwykle działa bardzo wolno na dużych matrycach. Zastanawiałem się, czy jest jakaś inna funkcja lub kombinacja funkcji (poprzez SVD, QR, LU lub inne funkcje dekompozycji), które mogą dać mi szybsze wyniki.
5
Niezbędne artykuły na temat rozkładu macierzy
Niedawno przeczytałem książkę Skillicorn o rozkładach matryc i byłem nieco rozczarowany, ponieważ był skierowany do słuchaczy. Chciałbym skompilować (dla siebie i innych) krótką bibliografię podstawowych artykułów (ankiety, ale także artykuły przełomowe) na temat rozkładu macierzy. Mam przede wszystkim na myśli SVD / PCA (i mocne / rzadkie warianty) i NNMF, …
3
Jak wybrać optymalną liczbę ukrytych czynników w nieujemnym rozkładzie macierzy?
Biorąc pod uwagę macierz , Faktoryzacja macierzy nieujemnej (NMF) znajduje dwie nieujemne macierze i ( tzn. ze wszystkimi elementami ) do reprezentowania rozłożonej macierzy jako:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}H k × n ≥0Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx \mathbf W\mathbf H, na przykład wymagając, aby nieujemne …
2
Jak wykreślić elipsę z wartości własnych i wektorów własnych w R? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Czy ktoś mógłby wymyślić kod R, aby wykreślić elipsę z wartości własnych i wektorów własnych następującej macierzy A = ( 2,20,40,42.8)ZA=(2.20,40,42.8) …
1
Wyjaśnij, w jaki sposób „własny” pomaga odwrócić macierz
Moje pytanie dotyczy techniki obliczeniowej wykorzystywanej w geoR:::.negloglik.GRFlub geoR:::solve.geoR. W liniowym modelu mieszanym: gdzie i to odpowiednio efekty stałe i losowe. Ponadtoβ b Σ = cov ( Y )Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Podczas szacowania efektów konieczne jest obliczenie które normalnie można wykonać za pomocą czegoś podobnego , ale czasami jest prawie …
1
Najnowocześniejsze w dziedzinie filtrowania grupowego
Pracuję nad projektem dla wspólnego filtrowania (CF), tj. Ukończenia częściowo zaobserwowanej macierzy lub bardziej ogólnie tensora. Jestem nowicjuszem w tej dziedzinie i ostatecznie w tym projekcie muszę porównać naszą metodę z innymi dobrze znanymi, które obecnie porównywane są z nimi proponowane metody, a mianowicie najnowocześniejszy w CF. Moje wyszukiwanie ujawniło …
1
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
1
Dlaczego brak negatywności jest ważny dla współpracujących systemów filtrujących / rekomendujących?
We wszystkich nowoczesnych systemach rekomendujących, które widziałem, które opierają się na faktoryzacji macierzy, nieujemna faktoryzacja macierzy jest wykonywana na matrycy filmu użytkownika. Rozumiem, dlaczego brak negatywności jest ważny dla interpretacji i / lub jeśli chcesz rzadkich czynników. Ale jeśli zależy ci tylko na wydajności przewidywania, jak na przykład w konkursie …
2
Wspólne filtrowanie poprzez faktoryzację macierzy z funkcją straty logistycznej
Rozważ problem z filtrowaniem grupowym. Mamy macierz rozmiaru #users * #items. jeśli użytkownik lubi przedmiot j, jeśli użytkownik nie lubi przedmiot j, ajeśli nie ma danych o parze (i, j). Chcemy przewidzieć dla przyszłego użytkownika, pary elementów.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} = 0Mi,j=?Mi,j=?M_{i,j}=?Mi,jMi,jM_{i,j} Standardowym podejściem do wspólnego filtrowania jest reprezentowanie M jako …
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.