«algorithms» etiketlenmiş sorular

Şu anda ortalama vektör ve kovaryans matris ile çok değişkenli normal dağılıma sahip boyutlu rastgele değişken değerlerini simüle etmeye çalışıyorum .N-NNμ = ( μ 1 , . . . , Μ K ) T GXXXμ = ( μ1, . . . , μN-)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS Ters CDF yöntemine benzer bir …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

Ben n-boyutlu bir durum vektörü için Lineer Gauss Durum Uzay Analizi için Kalman filtreleme (bir dizi farklı Kalman tipi filtreler [Bilgi Filtresi ve diğerleri] kullanarak) yapabileceğiniz bazı kod yazdım. Filtreler harika çalışıyor ve güzel çıktılar alıyorum. Ancak, loglikelihood kestirimi ile parametre tahmini beni şaşırtıyor. Ben bir istatistikçi değil, fizikçiyim, bu …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

Görünüşe göre, Fisher analizi, sınıf içi dağılımı en aza indirirken aynı zamanda sınıflar arası ayrımı en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle, bir değişkenin ayrımcılık gücünün yararlı bir ölçüsü, diyagonal miktar ile verilir: .Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html p x p( B ) ve Sınıf İçi ( W ) Arasındaki matrislerin boyutunun ( …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

L1 düzenli lineer regresyonu takmak için koordinat inişine karşı LARS [1] kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Ben esas olarak performans yönleriyle ilgileniyorum (sorunlarım Nyüzbinlerce ve p<20'de olma eğilimindedir ). Ancak, diğer görüşler de takdir edilecektir. edit: Soruyu gönderdiğimden beri, chl, Friedman ve arkadaşları tarafından koordinat inişinin diğer yöntemlerden önemli ölçüde …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Bu sorunun cevabı burada zaten var : Geri yayılım algoritması (2 cevap) 4 ay önce kapalı . Geri yayılma algoritması nedir ve nasıl çalışır?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

Rastgele değişken üretim algoritmalarını test etmek için hangi yöntemler kullanılır?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

Makine öğrenimini keşfettiğim gibi farklı ilginç teknikler görüyorum: algoritmaları otomatik olarak grid search, Daha doğru aynı "tip" farklı algoritmalar kombinasyonu ile sonuçlarını en olsun boosting, O en, (algoritmaların fakat aynı tip) farklı algoritmalar kombinasyonu ile daha doğru sonuçlar elde stacking, ve muhtemelen daha fazlasını keşfetmem gerek ... Sorum şu: tüm …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

PCA'nın (temel bileşen analizi) nasıl yapılacağını biliyorum, ancak faktör analizi için kullanılması gereken adımları bilmek istiyorum. PCA gerçekleştirmek için, bazı matrisini ele alalım , örneğin:birbirA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 Korelasyon matrisini hesapladım B = corr(A): 1.0000 0.9087 0.9250 0.9087 1.0000 0.9970 0.9250 …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

Veri madenciliği ve yapay zeka algoritmaları hakkında biraz açıklama yapabilir misiniz? Hangi matematik temelini kullandılar? Bu tür algoritmaları anlamak için matematikte bana başlangıç ​​noktası verebilir misiniz?

12 mathematical-statistics  references  data-mining  algorithms  artificial-intelligence 

Kuantilleri hesaplamak istediğim ağırlıklı bir örneğim var. 1 İdeal olarak, ağırlıkların eşit olduğu durumlarda (= 1 veya başka türlü olsun), sonuçlar scipy.stats.scoreatpercentile()ve R'lerinkiyle tutarlı olacaktır quantile(...,type=7). Basit bir yaklaşım, verilen ağırlıkları kullanarak numuneyi "çoğaltmak" olacaktır. Bu, ağırlık> 1 olan bölgelerde etkili bir şekilde yerel olarak "düz" bir ecdf verir; bu, …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

Bence bu basit bir soru, ancak neden ya da neden olmasın ardındaki mantık olmayabilir. Sormamın nedeni, yakın zamanda bir RF uygulamamı yazdım ve iyi performans göstermesine rağmen beklediğim kadar iyi performans göstermiyor ( Kaggle Fotoğraf Kalitesi Tahmin yarışması veri setine, kazanan puanlara ve bazılarına dayanarak) hangi tekniklerin kullanıldığı hakkında mevcut …

12 algorithms  random-forest  cart 

Büyük tamsayı alfa, beta (örn. Alfa, beta> 1000000) için bir beta dağılımının değerlerini hesaplamanın sayısal olarak kararlı bir yolu var mı ? Aslında, bir şekilde sorunu daha kolay hale getirirse, mod çevresinde sadece% 99 güven aralığına ihtiyacım var. Ekle : Üzgünüm, sorum düşündüğüm kadar net bir şekilde ifade edilmedi. Yapmak …

12 confidence-interval  algorithms  beta-distribution 

On iki örnek parlaklık değeri verildiğinde esas olarak kararlı bir ışık kaynağının parlaklığı için olabildiğince doğru bir değer elde etmeliyim. Sensör kusurlu ve ışık zaman zaman daha parlak veya daha karanlık "titreyebilir", bu da göz ardı edilebilir, bu nedenle daha fazla algılama ihtiyacım var (sanırım?). Burada çeşitli yaklaşımları okudum ve …

12 classification  outliers  algorithms 

Modern ve kaliteli rastgele sayı üreteçlerinde hangi algoritmalar kullanılır?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

Wikipedia şunları söylüyor: VC boyutu, bir algoritmanın paramparça edebileceği en büyük nokta kümesinin temelidir. Örneğin, doğrusal bir sınıflandırıcı n + 1 kardinalitesine sahiptir. Sorum şu, neden önemsiyoruz? Doğrusal sınıflandırma yaptığınız çoğu veri kümesi çok büyüktür ve çok fazla nokta içerir.

12 classification  algorithms  vc-dimension