«sparse» etiketlenmiş sorular

Bir yerlerde, çok boyutlu ve seyrek verilere sahip olduğumuzda klasik mesafelerin (Öklid mesafesi gibi) zayıf şekilde ayırt edici hale geldiğini gördüm. Neden? Öklid mesafesinin iyi performans göstermediği iki seyrek veri vektöründen bir örneğiniz var mı? Bu durumda hangi benzerliği kullanmalıyız?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

PCA hakkında birkaç ders önce sınıfta öğrendim ve bu büyüleyici konsept hakkında daha fazla şey kazarak, seyrek PCA hakkında bilgi sahibi oldum. Sormak istedim, yanlış değilsem, PCA'nın seyrek olduğu şey budur: PCA'da, değişkenli veri noktalarınız varsa, PCA'yı uygulamadan önce her veri noktasını boyutlu alanda temsil edebilirsiniz . PCA'yı uyguladıktan sonra, …

24 machine-learning  pca  sparse 

Çok seyrek verilerle iyi çalışan bir R rasgele orman uygulaması var mı? Binlerce veya milyonlarca boole girdi değişkenine sahibim, ancak verilen herhangi bir örnek için yalnızca yüzlerce kadar TRUE olacaktır. R'ye nispeten yeniyim ve seyrek verilerle ilgilenmek için bir 'Matrix' paketi olduğunu fark ettim, ancak standart 'randomForest' paketi bu veri …

23 r  random-forest  sparse 

Seyrek veriler ile eksik veriler arasındaki temel farklar nelerdir? Ve makine öğrenmesini nasıl etkiler? Daha spesifik olarak, seyrek veriler ve eksik verilerin sınıflandırma algoritmaları ve regresyon (sayıları tahmin etme) algoritma türleri üzerindeki etkisi. Eksik veri yüzdesinin önemli olduğu ve eksik veri içeren satırları bırakamayacağımız bir durumdan bahsediyorum.

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 yıl önce kapalı . Kümeleme algoritmalarının bir listesini derlemeye çalışıyorum: R'de uygulandı SparseMatrix işlevi tarafından oluşturulanlar gibi seyrek veri matrislerini (benzerlik matrislerini değil) çalıştırın …

18 r  clustering  sparse 

Bir normu benzersizdir (en azından kısmen), çünkü dışbükey olmayan ve dışbükey arasındaki . Bir normu 'en seyrek' dışbükey normdur (değil mi?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 I anlamak Öklid norm geometrisinde kökleri ve boyutlar aynı birimlere sahip olduğunda net bir yoruma sahiptir. Ama neden diğer gerçek sayılar üzerinde tercihli olarak kullanıldığını anlamıyorum : ? ? …

13 regression  regularization  sparse 

İletileri bir SVM kullanarak farklı kategorilere ayırmaya çalışıyorum. Eğitim setinden istenen kelimelerin / simgelerin bir listesini derledim. Bir mesajı temsil eden her vektör için, 1kelime varsa karşılık gelen satırı ayarladım : "corpus": [mary, küçük, kuzu, yıldız, parıltı] ilk mesaj: "mary'nin küçük bir kuzusu vardı" -> [1 1 1 0 0] …

12 classification  svm  sparse 

Son zamanlarda seyrek temsiller hakkında çok sayıda makale görüyorum ve çoğu ℓpℓp\ell_p normu kullanıyor ve biraz küçülüyor. Sorum şu: ℓpℓp\ell_p normu ve ℓp,qℓp,q\ell_{p, q} karma normu nedir? Düzenleme ile nasıl ilgili? Teşekkürler

12 machine-learning  regularization  sparse 

Temel bileşen analizi '(PCA) klasik yolu bunu sütunların sıfır ortalaması olan bir giriş veri matrisinde yapmaktır (o zaman PCA "varyansı en üst düzeye çıkarabilir"). Bu sütunları ortalayarak kolayca gerçekleştirilebilir. Bununla birlikte, giriş matrisi seyrek olduğunda, ortalanmış matris artık daha seyrek olacaktır ve - eğer matris çok büyükse - artık belleğe …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

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 

L1L1L_1AAAb⃗ b→\vec{b} λ > 0 A → b λ → xfA , b⃗ ( x⃗ ) = ∥ A x⃗ - b⃗ ∥22+ λ ∥ x⃗ ∥1fA,b→(x→)=‖Ax→−b→‖22+λ‖x→‖1f_{A,\vec{b}}(\vec{x})=\|A\vec{x}-\vec{b}\|_2^2+\lambda\|\vec{x}\|_1λ > 0λ>0\lambda>0birAAb⃗ b→\vec{b}λλ\lambdax⃗ x→\vec{x} Ancak, değerini girişlerinin pozitif ve eşit olması , teriminin herhangi bir etkisi olmaz (çünkü fiat tarafından). Bu durumda ortaya …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

Önceden belirlenmiş bir sparite yapısı ( düğümleri üzerinde bir grafik tarafından belirtilen) ile bir korelasyon matrisi (simetrik psd) üretmeye çalışıyorum . Grafikte bağlı olan düğümler korelasyonuna sahiptir , geri kalanı 0 ve köşegen hepsi 1'dir.p × ppxpp\times ppppρ∼U(0,1)ρ~U(0,1)\rho \sim U(0,1) Bu matrisi birkaç kez oluşturmayı denedim, ancak nadiren geçerli bir …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

Son derece seyrek girişlerim var, örneğin bir giriş görüntüsünde belirli özelliklerin yerleri. Ayrıca, her özellik birden çok algılamaya sahip olabilir (bunun sistemin tasarımı üzerinde bir etkisi olup olmadığından emin değilsiniz). Bu, bu özelliğin varlığını temsil eden ON piksellerine sahip bir k kanalı 'ikili görüntü' olarak sunacak veya tam tersi. Böyle …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

Herhangi bir regresyon modeline dahil edilecek seyrek temel bileşenlerin sayısını seçme yaklaşımları konusunda deneyimi olan var mı?

9 pca  sparse  regression-strategies