প্রশ্ন ট্যাগ «high-dimensional»

আমি একটি উচ্চ-মাত্রিক ইনফারেন্স সমস্যা (প্রায় 2000 মডেল প্যারামিটার) নিয়ে কাজ করছি যার জন্য আমরা গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন এবং জেনেটিক অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে লগ-পোস্টেরিয়রের গ্লোবাল সর্বাধিক সন্ধান করে ম্যাপের প্রাক্কলন দৃ rob়তার সাথে সক্ষম করতে পারি। আমি এমএপি অনুমানটি সন্ধানের পাশাপাশি মডেল প্যারামিটারগুলিতে অনিশ্চয়তার কিছুটা আন্দাজ করতে সক্ষম হতে চাই …

9 bayesian  uncertainty  high-dimensional  variational-bayes 

প্রতিটি সমন্বিত আইডির সাথে 10,000 টি-মাত্রিক জায়গাতে 20 এলোমেলো পয়েন্ট নিন N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1)। এগুলিকে 10 জোড়া ("দম্পতিরা") বিভক্ত করুন এবং প্রতিটি জোড়ের গড় ("একটি শিশু") ডেটাসেটে যুক্ত করুন। তারপরে 30 টি পয়েন্ট এবং প্লট PC1 বনাম PC2 তে পিসিএ করুন। একটি লক্ষণীয় জিনিস ঘটে: প্রতিটি "পরিবার" পয়েন্টগুলির একটি ট্রিপলেট তৈরি …

9 pca  python  high-dimensional  genetics  gwas 

আমার প্রায়শই প্রায় 5000 টি সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্য / সংশ্লেষ এবং বাইনারি প্রতিক্রিয়া সহ একটি ডেটাসেট রয়েছে। ডেটা আমাকে দেওয়া হয়েছিল, আমি তা সংগ্রহ করি নি। আমি মডেলগুলি তৈরি করতে লাসো এবং গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং ব্যবহার করি। আমি পুনরাবৃত্তিযুক্ত, নেস্টেড ক্রস বৈধতা ব্যবহার করি। আমি লাসোর বৃহত্তম (পরম) 40 সহগ এবং গ্রেডিয়েন্ট …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

সমস্যা সেটআপ আমার কাছে উচ্চ মাত্রার (4096) ডেটা পয়েন্ট (চিত্রগুলি) রয়েছে, যা আমি 2D তে ভিজ্যুয়ালাইজ করার চেষ্টা করছি। এই লক্ষ্যে, আমি কার্পাথির দ্বারা নিম্নলিখিত উদাহরণ কোডের অনুরূপ টি-স্নে ব্যবহার করছি । Scikit-শিখতে ডকুমেন্টেশন প্রথম ডেটার মাত্রা কম পিসিএ ব্যবহার বিশেষ পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে: বৈশিষ্ট্যের সংখ্যাটি খুব বেশি হলে মাত্রার …

9 pca  dimensionality-reduction  high-dimensional  java  tsne 

আমার আছে NNN(এক মিলিয়ন ডলার) বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভেক্টর। সেখানেMMM (এক মিলিয়ন ডলার) বাইনারি বৈশিষ্ট্য, তবে কেবল প্রতিটি ভেক্টরে KKK তাদের মধ্যে (thousand এক হাজার) হবে 111বাকিরা তো আছে 000। আমি কমপক্ষে ভেক্টরগুলির জোড়গুলি খুঁজছিLLL (একশত) একসাথে বৈশিষ্ট্যগুলি (111প্রত্যেকে). এই জাতীয় জোড়গুলির সংখ্যার সাথে একই পরিমাণের পরিমাণNNN (এক মিলিয়ন ডলার) আমি মনে …

9 algorithms  high-dimensional