সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির অর্থ?

Question

আমি সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টেরাইজেশন মডেলগুলি বোঝার চেষ্টা করছি এবং আমি সবসময় 'সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি' পড়ি, তবে এর অর্থ কী? আমি জানি একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের জন্য বৈশিষ্ট্যটি কী বোঝায় তবে আমি সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির ধারণাটি বুঝতে পারি না। আমি যে বিষয়ের সন্ধান করতে পারি তার প্রতিটি কাগজ ঠিক খুব অগভীর।

সম্পাদনা:

আপনি যদি কমপক্ষে আমাকে এমন কিছু কাগজপত্রে নির্দেশ করতে পারেন যা ধারণাটি ব্যাখ্যা করে।

Comments

এখানে সহজ উদাহরণ যা আপনাকে quuxlabs.com/blog/2010/09/…

— আকাওয়াল

Answer 1

প্রচ্ছন্ন মানে সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য নয়। পিসিএ এবং ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে এই শব্দের সাধারণ ব্যবহার হ'ল প্রত্যক্ষভাবে পর্যবেক্ষণযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি মাত্রাকে অপ্রত্যক্ষভাবে পর্যবেক্ষণযোগ্য বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ছোট সংখ্যায় কমাতে।

Comments

সুতরাং হ্রাস মাত্রা তারপর সুপ্ত বৈশিষ্ট্য? পিসিএর ক্ষেত্রে, কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইগান ভেক্টর, অর্থাত্ মূল উপাদানগুলি, তাই না?

— জ্যাক টোয়াইন

সংক্ষিপ্ত

— @

আপনি কি আমাকে একটি টিউটোরিয়াল / কাগজ সরবরাহ করতে পারেন যাতে উল্লেখ রয়েছে? আমি কোনও পদ্ধতিগত টিউটোরিয়াল / কাগজ খুঁজে পাচ্ছি না!

— জ্যাক টোয়াইন

ওয়েল উইকি পাতা হয় প্রশংসনীয় ভাল, আপনি রেফারেন্স অনুসরণ করতে পারেন সেখানে আপনি কি সত্যিই চান তাহলে en.wikipedia.org/wiki/Latent_variable

— samthebest

@ জ্যাকটিউন সঠিক পিসিএ উপমাটি হ'ল সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল ইগেনভেেক্টর। প্রধান উপাদানগুলি হ'ল প্রধান আইজেনভেেক্টরগুলির জন্য প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য নির্ধারিত ওজন। অন্যান্য ম্যাট্রিক্স ফ্যাক্টরিয়েশন মডেলগুলিতে সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি ইগেনভেেক্টরগুলির ভূমিকা পালন করে। এটি পেডেন্টিক শোনাতে পারে তবে ভুলটি মানুষের জন্য বিভ্রান্তির শেষ তৈরি করে না।

— অনুমান করে

Answer 2

ফ্যাক্টরাইজেশন মেথডের প্রসঙ্গে সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সাধারণত প্রতিটি মাত্রার সাথে আইটেমগুলিকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করা হয়। আমি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করতে দিন।

$R$$R_{ui}$$p_u^T q_i$$p_u$$u$$q_i$$i$

$p_u$$q_i$

Comments

আমি এমন কাগজপত্রগুলি পড়েছি যেখানে সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি ("ব্যবহারকারী ভেক্টর" বলে) কিছু টার্গেট ভেরিয়েবল (গুলি) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়, আসুন লিঙ্গকে উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করি। এটি "কাজ করে" যাতে ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলটি এভাবে তৈরি করা যায়। আমার প্রশ্ন হ'ল "ব্যবহারকারী ভেক্টর" এর মধ্যে পার্থক্য কী এবং বলা যাক, একজন ব্যবহারকারী "পরিদর্শন করেছেন" সমস্ত আইটেমের জন্য "আইটেম ভেক্টর" গড়? আইওডাব্লু, আপনি কি উল্লিখিত ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলটির তুলনায় একটির তুলনায় আরও ভাল বা খারাপ হওয়ার আশা করবেন? ধন্যবাদ (যদি আপনি এটি কখনও দেখেন)

— thecity2

@ thecity2, আপনি ব্যবহারকারীর আইটেমগুলিকে গড় গড়তে পারেন এবং আপনি যখন নতুন আগতদের সাথে কথা বলছেন তখন প্রকৃতপক্ষে এটি কার্যকর হতে পারে যার জন্য আপনার পূর্বনির্ধারিত ব্যবহারকারী ভেক্টর নেই (যদিও এটি গণনা করতে কয়েকটি অপ্টিমাইজেশন পুনরাবৃত্তি চালানো শক্ত হওয়া উচিত)। সাধারণ গড় ব্যবহারের ক্ষেত্রেও একটি সমস্যা রয়েছে: ব্যবহারকারী যত বেশি আইটেম গ্রহণ করেছেন - তাদের গড় আইটেম ভেক্টর শূন্যের কাছাকাছি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (টিপিক্যাল এল 2 নিয়মিতকরণের কারণে, এবং উচ্চ-মাত্রিক স্থানের অন্যান্য ঘৃণ্য বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে)। অবশেষে, একটি পৃথক ভেক্টর থাকা আরও নমনীয়: আপনার মডেল এ জাতীয় গড় শিখতে পারে।

— আর্টেম সোব্লেভ

এটি বলেছিল, ব্যবহারকারীর ইতিহাসকে ব্যবহারকারীর ভেক্টরকে মডেল করার চেষ্টা করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, "ইন্টারনেট রেডিও স্ট্রিমিংয়ের মডেলিংয়ের মাধ্যমে আপনার নিজের সংগীত প্রস্তাবক তৈরি করুন" পত্রিকাটি দেখুন

— আর্টেম সোবোলেভ

Answer 3

আমি বলব যে ভেরিয়েবলের 'বিলম্বিতা' / গোপনীয়তার উপলব্ধি অর্জনের জন্য উপাদানগুলি প্রধান উপাদানগুলির চেয়ে বেশি প্রতিনিধিত্ব করে। আচরণ বিজ্ঞানীরা অনুভূতি, একাধিক আইটেম / পদক্ষেপের ক্ষেত্রে দুঃখের মতো অনুধাবনমূলক কাঠামো পরিমাপ করার কারণগুলির মধ্যে অন্যতম কারণ এবং এই জাতীয় গোপন ভেরিয়েবলগুলির জন্য একটি সংখ্যা বের করে যা সরাসরি পরিমাপ করা যায় না।

Answer 4

এখানে আপনার ডেটা বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের দ্বারা বিভিন্ন চলচ্চিত্রের দেওয়া রেটিং। অন্যরা যেমন উল্লেখ করেছে, সুপ্তের অর্থ সরাসরি পর্যবেক্ষণযোগ্য নয়।

একটি চলচ্চিত্রের জন্য, এর সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি ক্রিয়া, রোম্যান্স, গল্প-লাইন, একটি বিখ্যাত অভিনেতা ইত্যাদির পরিমাণ নির্ধারণ করে Similarly একইভাবে, হাতে লেখা সংখ্যার সমন্বিত অন্য একটি ডেটাসেটের জন্য, সুপ্ত ভেরিয়েবলগুলি প্রান্ত, স্কিউ ইত্যাদির কোণ হতে পারে may