«algorithms» etiketlenmiş sorular

Wikipedia makale temel bileşen analizi devletler bu X T X matrisini oluşturmak zorunda kalmadan SVD'sini hesaplamak için verimli algoritmalar mevcuttur , bu nedenle SVD'nin hesaplanması artık sadece bir avuç bileşen gerekli olmadıkça bir veri matrisinden temel bileşenler analizini hesaplamanın standart yoludur.XXXXTXXTXX^TX Birisi bana makalenin bahsettiği etkili algoritmaların neler olduğunu söyleyebilir …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

Beni çıldırtan küçük bir problemim var. Çok değişkenli bir zaman serisinin çevrimiçi bir edinim süreci için prosedür yazmam gerekiyor. Her zaman aralığında (örneğin 1 saniye), temelde N boyutunda kayan nokta vektörü olan yeni bir örnek alıyorum. Yapmam gereken işlem biraz zor: Her yeni örnek için, o örnek için yüzdelik değerleri …

16 algorithms  quantiles  online  large-data 

Herkes ortak makine öğrenme algoritmaları (NN, SVM, vb farklı tatlar) için çalışma zamanı analizlerinin bir özeti referans var mı?

16 machine-learning  references  algorithms 

Sıralama algoritmaları için birkaç farklı metriğe bakmakla ilgileniyorum - Sıralama için wikipedia Öğrenme sayfasında listelenen birkaç tane var: • Ortalama ortalama hassasiyet (MAP); • DCG ve NDCG; • Hassasiyet @ n, NDCG @ n; burada "@n", metriklerin yalnızca ilk n belge üzerinde değerlendirildiğini gösterir; • Ortalama karşılıklı sıralama; • Kendall's …

16 algorithms  ranking 

Rasgele sayı üreteçleri (RNG'ler) hesaplama istatistiklerinde nasıl ve neden önemlidir? Her iki hipoteze karşı önyargıdan kaçınmak için birçok istatistiksel test için örnek seçerken rasgeleliğin önemli olduğunu anlıyorum, ancak rasgele sayı üreticilerinin önemli olduğu diğer hesaplama istatistiklerinin alanları var mı?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Çok kollu haydutlar, seçenekleriniz olduğu ve hangisinin sağlığınızı en üst düzeye çıkaracağından emin olmadığınız durumlarda iyi çalışır. Algoritmayı bazı gerçek yaşam durumları için kullanabilirsiniz. Örnek olarak, öğrenme iyi bir alan olabilir: Bir çocuk marangozluk öğreniyorsa ve bu konuda kötü ise, algoritma ona muhtemelen devam etmesi gerektiğini söyleyecektir. Eğer bu konuda …

15 algorithms  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Aslında Rastgele Ormanların bir uygulamasını yazıyorum ama sorunun karar ağaçlarına (RF'lerden bağımsız) özgü olduğuna inanıyorum. Yani bağlam, bir karar ağacında bir düğüm oluşturuyorum ve hem tahmin hem de hedef değişkenler süreklidir. Düğüm, verileri iki kümeye bölmek için bölünmüş bir eşik değerine sahiptir ve her kümedeki ortalama hedef değere dayalı olarak …

15 algorithms  cart  random-forest 

İleti geçirme yönteminin ne olduğu hakkında belirsiz bir fikrim var: tüm diğer faktörlerin tüm yaklaşımlarına bağlı olarak, dağıtım faktörlerinin her birinin yinelemeli yaklaşımlarını yineleyerek bir dağılıma yaklaşım oluşturan bir algoritma. Her ikisinin de Varyasyonel Mesaj Geçişi ve Beklenti Yayılımı örnekleri olduğuna inanıyorum . Mesaj geçirme algoritması daha açık / doğru …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Matematiksel olarak bir dağılımın özelliklerini (bilgisayar simülasyonları yoluyla) öğrenmenin artıları ve eksileri nelerdir? Bilgisayar simülasyonları, özellikle matematikte güçlü hissetmeyen yeni öğrenciler için alternatif bir öğrenme yöntemi olabilir gibi görünüyor. Ayrıca kodlama simülasyonlarının, dağıtım kavramının daha erken ve daha sezgisel bir kavrayışını sunabileceği görülmektedir.

15 distributions  algorithms  teaching 

Burada muhtemelen konu dışı, ancak zaten birkaç ( bir , iki ) ilgili soru var. Literatürde (veya Kesik SVD Algoritmaları için bir google araması) dolaşmak, kesilmiş SVD'leri çeşitli şekillerde kullanan birçok kağıt ortaya çıkarır ve bunu hesaplamak için hızlı algoritmalar olduğunu iddia eder (sinir bozucu, genellikle alıntı yapmadan), ancak hiç …

15 algorithms  svd  numerics 

Degrade iniş algoritmasının genel ayarında, burada geçerli nokta, adım boyutu ve degrade değerlendirildi . x n η g r a d i e n t x n x nxn + 1= xn- η∗ gr a dben e n txnxn+1=xn−η∗gradientxnx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}xnxnx_nηη\etagr a dben e n txngradientxngradient_{x_n}xnxnx_n …

15 algorithms  optimization 

Bu makalenin amacı, düzenli log olasılığını en üst düzeye çıkararak bazı parametreleri optimize etmekti. Sonra Kısmi türevleri hesaplarlar. Ve sonra yazarlar, denklemi, birçok değişkenin pürüzsüz işlevlerini optimize etmek için standart bir yarı Newton prosedürü olan L-BFGS'yi kullanarak optimize ettiklerini belirtiyorlar (daha fazla ayrıntı yok). O nasıl çalışır ?

15 algorithms  optimization 

Yeni bir sınıflandırıcı algoritması performansını değerlendirmek için, doğruluk ve karmaşıklığı karşılaştırmaya çalışıyorum (eğitim ve sınıflandırmada big-O). Gönderen Machine Learning: Bir yorum Ben algoritmalar arasında ayrıca bir doğruluk tablosunu tam denetimli sınıflandırıcılar listesini almak ve 44 test problemi UCI veri repositoy . Ancak, gibi ortak sınıflandırıcılar için big-O ile bir inceleme, …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

K-ortalamaları hakkında araştırma yaptım ve bunlar var: k-means bilinen kümelenme sorunlarını çözmek için denetimsiz öğrenme yöntemini kullanan en basit algoritmalardan biridir. Büyük veri kümeleriyle gerçekten iyi çalışır. Bununla birlikte, K-Ortalamalarının dezavantajları vardır: Aykırı değerlere ve gürültüye karşı güçlü hassasiyet Dairesel olmayan küme şekliyle iyi çalışmaz - küme sayısı ve başlangıç …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Belki de sadece yorgunum, ama İleri Stagewise Regresyon algoritmasını anlamaya çalışırken sorun yaşıyorum. Gönderen "İstatistiksel Öğrenme Elements" sayfa 60: İleri-aşamalı regresyon (FS), ileri-aşamalı regresyondan daha da kısıtlıdır. Bu, [ortalama] y değerine eşit bir kesişme ve başlangıçta hepsi 0 olan, katsayıları olan ortalanmış tahmin edicilerle ileri-adım regresyon gibi başlar. Her adımda …

14 regression  algorithms  feature-selection