Pytania otagowane jako sparse

Rzadka macierz to macierz, w której wiele elementów jest zerami. Znacznik może być również używany w przypadku rzadkości w innych kontekstach, takich jak modele regresji z rzadkością lub zasada „postaw na rzadkość”.


3
Jak dokładnie rzadkie PCA jest lepsze od PCA?
Dowiedziałem się o PCA kilka wykładów temu na zajęciach i kopiąc więcej o tej fascynującej koncepcji, poznałem rzadkie PCA. Chciałem zapytać, jeśli się nie mylę, to jest to rzadkie PCA: w PCA, jeśli masz punktów danych ze zmiennymi , możesz zastosować każdy punkt danych w przestrzeni wymiarowej przed zastosowaniem PCA. …


1
Różnica między brakującymi danymi a danymi rzadkimi w algorytmach uczenia maszynowego
Jakie są główne różnice między danymi rzadkimi a brakującymi? Jak wpływa na uczenie maszynowe? Mówiąc dokładniej, jaki wpływ rzadkie dane i brakujące dane mają na algorytmy klasyfikacji i algorytmy regresji (przewidywania liczb). Mówię o sytuacji, w której odsetek brakujących danych jest znaczny i nie możemy upuścić wierszy zawierających brakujące dane.

1
Algorytmy grupowania, które działają na rzadkich macierzach danych [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 5 lat temu . Próbuję skompilować listę algorytmów klastrowania, które są: Zaimplementowano w R Operuj na rzadkich macierzach danych (nie (nie) macierzach podobieństwa), takich jak …
18 r  clustering  sparse 

4
Norms - Co jest specjalnego w ?
normą jest unikalny (przynajmniej częściowo), ponieważ znajduje się na granicy między uwypuklony i wypukłe. normą jest „najbardziej rzadki” norma wypukły (prawda?). p = 1 L 1L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Rozumiem, że norma euklidesowa ma korzenie w geometrii i ma jasną interpretację, gdy wymiary mają te same jednostki. Ale nie rozumiem, dlaczego jest stosowany …

1
Czy rzadki zestaw treningowy niekorzystnie wpływa na SVM?
Próbuję klasyfikować wiadomości do różnych kategorii za pomocą SVM. Przygotowałem listę pożądanych słów / symboli z zestawu szkoleniowego. Dla każdego wektora, który reprezentuje komunikat, ustawiam odpowiedni wiersz, 1jeśli słowo jest obecne: „ciało” to: [mary, mała, jagnięca, gwiazda, migotanie] pierwsza wiadomość: „Mary miała małą owieczkę” -> [1 1 1 0 0] …


1
Czy możliwa jest nawet PCA na dużą skalę?
Klasycznym sposobem analizy głównych składowych (PCA) jest wykonanie macierzy danych wejściowych, których kolumny mają zerową średnią (wtedy PCA może „maksymalizować wariancję”). Można to łatwo osiągnąć poprzez centrowanie kolumn. Jednak gdy matryca wejściowa jest rzadka, matryca środkowa będzie już rzadsza i - jeśli matryca jest bardzo duża - nie będzie już …

1
Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość odstającą do mojego modelu, aby móc jej używać do celów prognozowania? Nie …
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 


2
Generuj symetryczną dodatnią określoną macierz z wcześniej określonym wzorcem sparsity
Próbuję wygenerować macierz korelacji p×pp×pp\times p (symetryczny psd) z wcześniej określoną strukturą sparsity (określoną przez wykres na pppwęzły). Węzły połączone na wykresie mają korelacjęρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho \sim U(0,1), reszta to 0, a przekątna to 1. Próbowałem wygenerować tę macierz kilka razy, ale rzadko otrzymuję prawidłową macierz korelacji. Czy istnieje sposób, aby zapewnić …

1
Jakich wskazówek należy przestrzegać przy korzystaniu z sieci neuronowych o rzadkich wejściach
Mam bardzo rzadkie dane wejściowe, np. Lokalizacje niektórych funkcji na obrazie wejściowym. Co więcej, każda funkcja może mieć wiele detekcji (nie jestem pewien, czy będzie to miało wpływ na projekt systemu). Będę to przedstawiał jako obraz binarny kanału k z pikselami ON reprezentującymi obecność tej cechy i odwrotnie. Widzimy, że …

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.