Pytania otagowane jako multidimensional-scaling

Technika, która oddaje zaobserwowane lub obliczone (dys) podobieństwa między obiektami na odległości w przestrzeni niskowymiarowej (zwykle euklidesowej). W ten sposób konstruuje wymiary dla danych; obiekty mogą być wykreślane i konceptualizowane w tych wymiarach

3
Czy przeprowadzić normalizację funkcji przed czy w ramach walidacji modelu?
Powszechną dobrą praktyką w uczeniu maszynowym jest normalizacja funkcji lub standaryzacja danych zmiennych predykcyjnych, to znaczy, wyśrodkowanie danych odejmując średnią i normalizując ją dzieląc przez wariancję (lub też odchylenie standardowe). W celu zapewnienia sobie samowystarczalności i dla mojego zrozumienia robimy to, aby osiągnąć dwie główne rzeczy: Unikaj bardzo małych odważników …
7
Normalizacja i standaryzacja danych w sieciach neuronowych
Próbuję przewidzieć wynik złożonego układu wykorzystującego sieci neuronowe (ANN). Wartości wyników (zależne) wynoszą od 0 do 10 000. Różne zmienne wejściowe mają różne zakresy. Wszystkie zmienne mają z grubsza normalne rozkłady. Rozważam różne opcje skalowania danych przed treningiem. Jedną z opcji jest skalowanie wejściowych (niezależnych) i wyjściowych (zależnych) zmiennych do …
3
czy przeskalować wskaźnik / binarne / obojętne predyktory dla LASSO
W przypadku LASSO (i innych procedur wyboru modelu) kluczowe jest przeskalowanie predyktorów. Ogólna rekomendacja śledzę to po prostu użyć 0, 1 średni normalizację standardowego odchylenia dla zmiennych ciągłych. Ale co to ma wspólnego z manekinami? Np. Niektóre zastosowane przykłady z tej samej (doskonałej) szkoły letniej powiązałem z przeskalowaniem zmiennych ciągłych, …
1
t-SNE kontra MDS
Czytałem ostatnio kilka pytań na temat t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding ), a także odwiedziłem kilka pytań na temat MDS ( skalowanie wielowymiarowe ). Często stosuje się je analogicznie, więc wydaje się, że dobrym pomysłem jest sprawienie, by pytanie zawierało wiele pytań oddzielnie (lub w porównaniu do PCA ). …
5
Czy są jakieś wersje T-SNE do przesyłania strumieniowego danych?
Rozumiem t-SNE i aproksymację Barnesa-Huta, że ​​wszystkie punkty danych są wymagane, aby wszystkie oddziaływania sił mogły być obliczone w tym samym czasie, a każdy punkt można dostosować na mapie 2d (lub niższych wymiarach). Czy są jakieś wersje T-sne, które mogą skutecznie radzić sobie z przesyłaniem danych? Więc jeśli moje obserwacje …
3
Jaka jest rola MDS we współczesnej statystyce?
Ostatnio natknąłem się na skalowanie wielowymiarowe. Staram się lepiej zrozumieć to narzędzie i jego rolę we współczesnej statystyce. Oto kilka pytań przewodnich: Na jakie pytania odpowiada? Którzy badacze są często zainteresowani jego użyciem? Czy istnieją inne techniki statystyczne, które wykonują podobne funkcje? Jaka teoria się wokół niej rozwija? Jak „MDS” …
1
RandomForest - interpretacja fabuły MDS
Użyłem randomForest, aby sklasyfikować 6 zachowań zwierząt (np. Stanie, chodzenie, pływanie itp.) W oparciu o 8 zmiennych (różne postawy ciała i ruch). MDSplot w pakiecie randomForest daje mi to wyjście i mam problemy z interpretacją wyniku. Zrobiłem PCA na tych samych danych i uzyskałem już dobrą separację między wszystkimi klasami …
4
Wykonywanie PCA tylko z matrycą odległości
Chcę utworzyć klaster ogromnego zestawu danych, dla którego mam tylko pary odległości. Wdrożyłem algorytm k-medoidów, ale jego uruchomienie trwa zbyt długo, dlatego chciałbym zacząć od zmniejszenia wymiaru mojego problemu przez zastosowanie PCA. Jednak jedynym sposobem, w jaki znam tę metodę, jest zastosowanie macierzy kowariancji, której nie mam w swojej sytuacji. …
2
Wizualizacja danych wielowymiarowych (LSI) w 2D
Korzystam z ukrytego indeksowania semantycznego, aby znaleźć podobieństwa między dokumentami ( dzięki, JMS! ) Po zmniejszeniu wymiaru próbowałem k-średnich grupowania dokumentów w klastry, co działa bardzo dobrze. Chciałbym jednak pójść nieco dalej i wizualizować dokumenty jako zestaw węzłów, w których odległość między dowolnymi dwoma węzłami jest odwrotnie proporcjonalna do ich …
2
Skalowalna redukcja wymiarów
Biorąc pod uwagę stałą liczbę funkcji, Barnes-Hut t-SNE ma złożoność , losowe projekcje i PCA mają złożoność co czyni je „przystępnymi” dla bardzo dużych zestawów danych.O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) Z drugiej strony metody oparte na skalowaniu wielowymiarowym mają złożoność .O(n2)O(n2)O(n^2) Czy istnieją inne techniki redukcji wymiarów (poza trywialnymi, jak na przykład spojrzenie …
1
Normalizacja wejściowa dla neuronów ReLU
Według „Efficient Backprop” LeCun i wsp. (1998) dobrą praktyką jest znormalizowanie wszystkich danych wejściowych, tak aby były one wyśrodkowane wokół 0 i mieściły się w zakresie maksymalnej drugiej pochodnej. Na przykład użylibyśmy [-0,5,0,5] dla funkcji „Tanh”. Ma to pomóc w postępie wstecznej propagacji, gdy Hesjan staje się bardziej stabilny. Nie …
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.