প্রশ্ন ট্যাগ «linear-algebra»

আমি ইদানীং লক্ষ্য করেছি যে প্রচুর লোকেরা বিভিন্ন পদ্ধতির টেনসর সমতুল্য বিকাশ করছে (টেনসর ফ্যাক্টরিয়েশন, টেনসর কার্নেল, টপিক মডেলিংয়ের টেনার ইত্যাদি) আমি ভাবছি, হঠাৎ কেন টেনেসারে বিশ্ব মুগ্ধ হয়? বিশেষত অবাক হওয়ার মতো সাম্প্রতিক কাগজপত্র / মানক ফলাফল কি এগুলি নিয়ে এসেছে? এটি পূর্বে সন্দেহযুক্ত তুলনায় গণনাগতভাবে অনেক সস্তা? আমি …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

আমি কিছুটা সময়ের জন্য আরে কাজ করছি এবং পিসিএ, এসভিডি, কিউআর পচন এবং এ জাতীয় অনেক লিনিয়ার বীজগণিতের ফলাফলগুলির সাথে মুখোমুখি হয়েছি (যখন ভারী রেজিস্ট্রেশনগুলি অনুমান করার সময় এবং এরকম পরীক্ষা করা হয়) তাই আমি জানতে চেয়েছিলাম যে কারওর জন্য কোনও সুপারিশ আছে কিনা? বিস্তৃত লিনিয়ার বীজগণিত গ্রন্থ যা খুব …

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

আমি বিভিন্ন টিউটোরিয়াল এবং প্রশ্ন (যেমন সহ পিসিএ সম্পর্কে অনেক, পড়েছি এই এক , এই এক , এই এক , এবং এই এক )। পিসিএ যে জ্যামিতিক সমস্যাটি অপ্টিমাইজ করার চেষ্টা করছে তা আমার কাছে স্পষ্ট: পিসিএ পুনর্নির্মাণের (প্রক্ষেপণ) ত্রুটিটি হ্রাস করে প্রথম প্রধান উপাদানটি অনুসন্ধান করার চেষ্টা করে, যা …

54 pca  optimization  linear-algebra  intuition 

আমি একবচনীয় মান পচন (এসভিডি) সম্পর্কে পড়েছি। প্রায় সকল পাঠ্যপুস্তকেই উল্লেখ করা হয় যে এটি প্রদত্ত স্পেসিফিকেশন সহ ম্যাট্রিক্সকে তিনটি ম্যাট্রিকগুলিতে গুণন করে। কিন্তু এই জাতীয় আকারে ম্যাট্রিক্স বিভক্ত করার পিছনে অন্তর্দৃষ্টি কী? ডাইমেনিয়ালিটি হ্রাসের জন্য পিসিএ এবং অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলি এই অর্থে স্বজ্ঞাত যে অ্যালগরিদমের দুর্দান্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশন সম্পত্তি রয়েছে তবে …

50 matrix  linear-algebra  svd  intuition 

আমি অনুমান করি উত্তরটি হ্যাঁ হওয়া উচিত, তবে আমি এখনও অনুভব করি যে কিছু ঠিক নেই। সাহিত্যে কিছু সাধারণ ফলাফল হওয়া উচিত, কেউ কি আমাকে সহায়তা করতে পারে?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

আমি শুনেছি যে এলোমেলো ভেরিয়েবলের মধ্যে আংশিক পারস্পরিক সম্পর্কগুলি কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সকে উল্টিয়ে দিয়ে এবং এর ফলে প্রাপ্ত নির্ভুলতা ম্যাট্রিক্স থেকে উপযুক্ত কোষ গ্রহণ করে (এই সত্যটি http://en.wikedia.org/wiki/Partial_correlation এ উল্লেখ করা হয়েছে , তবে একটি প্রমাণ ছাড়াই) । কেন এই ক্ষেত্রে?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

ধরা যাক আমার কাছে ডাইমেনশনাল মাল্টিভারিয়েট গাউসির বিতরণ রয়েছে। এবং আমি এই বিতরণ থেকে পর্যবেক্ষণ (তাদের প্রতিটি ভেক্টর) নিই এবং নমুনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স গণনা করি । এই গবেষণাপত্রে , লেখকরা বলেছেন যে দিয়ে গণনা করা নমুনা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স একবচন।এন পি এস পিpppnnnpppSSSp>np>np > n এটি কীভাবে সত্য বা উদ্ভূত? কোন …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

আমি অ্যান্ড্রু এনজির কোরাসেরা কোর্স এবং অন্যান্য উপকরণ থেকে পিসিএ অধ্যয়ন করছি। স্ট্যানফোর্ড এনএলপি কোর্সে CS224n এর প্রথম অ্যাসাইনমেন্ট এবং অ্যান্ড্রু এনগের বক্তৃতার ভিডিওতে তারা কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টর পচানোর পরিবর্তে একক মানের মূল্য পচন করে এবং এনজিও বলেছে যে এসভিডি ইজেনডিকোপজিশনের চেয়ে সংখ্যাগতভাবে আরও স্থিতিশীল। আমার বোঝার থেকে, পিসিএ আমরা …

29 pca  linear-algebra  svd  eigenvalues  numerics 

যদি এবং যদি ( দুটি ইউনিট গোলকের মধ্যে অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়) এ দুটি স্বতন্ত্র এলোমেলো ইউনিট ভেক্টর হয় তবে তাদের স্কেলার পণ্য (বিন্দু পণ্য) the এর বিতরণ কী? ?xx\mathbf{x}yy\mathbf{y}RDRD\mathbb{R}^Dx⋅yx⋅y\mathbf x \cdot \mathbf y আমার ধারণা, দ্রুত বিতরণ সাথে সাথে (?) শূন্য গড়ের সাথে স্বাভাবিক হয়ে যায় এবং উচ্চ মাত্রায় …

27 mathematical-statistics  linear-algebra  beta-distribution 

আমি এলোমেলো উপাত্তের এসভিডি ফলাফলের একটি খুব অদ্ভুত আচরণ পর্যবেক্ষণ করি, যা আমি মাতলাব এবং আর উভয় ক্ষেত্রেই পুনরুত্পাদন করতে পারি It এটি ল্যাপাক লাইব্রেরিতে কিছু সংখ্যক ইস্যুর মতো দেখায়; তাই কি? আমি শূন্য গড় এবং পরিচয় সমবায় সহ কে = 2 মাত্রিক গাউসিয়ান থেকে n=1000n=1000n=1000 নমুনা আঁক : এক্স …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

আমি প্রতিসম পজিটিভ সুনির্দিষ্ট (এসপিডি) ম্যাট্রিক্সের সংজ্ঞা জানি, তবে আরও বুঝতে চাই। এগুলি এতটা গুরুত্বপূর্ণ, স্বজ্ঞাতভাবে কেন? এখানে আমি জানি is আর কি? প্রদত্ত ডেটার জন্য, কো-ভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি এসপিডি। কো-ভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক, স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা করার জন্য এই দুর্দান্ত পোস্টটি দেখুন । চতুর্ভুজ রূপ উত্তল, যদি এসপিডি হয়। উত্তেজক …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সাবজেক্ট (দ্বৈত) স্পেসে কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমি একটি স্বজ্ঞাত বোঝার চেষ্টা করছি । দুটি ভেরিয়েবল সঙ্গে 2D ডেটা সেটটি বিবেচনা করুন, x1x1x_1 এবং x2x2x_2 , এবং nnn ডাটা পয়েন্টের (ডাটা ম্যাট্রিক্স XX\mathbf X হয় n×2n×2n\times 2 এবং কেন্দ্রিক অবস্থায় গণ্য করা হয়)। পিসিএর …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

আমি আমার ডেটা- এমন রূপান্তর করতে চাই যে এক হবে এবং সমবায়াগুলি শূন্য হবে (অর্থাত্ আমি ডেটা সাদা করতে চাই)। তদুপরি উপায়গুলি শূন্য হওয়া উচিত।XX\mathbf X আমি জানি আমি জেড-স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন এবং পিসিএ-ট্রান্সফর্মেশন করে সেখানে পৌঁছে যাব, তবে এগুলি আমার কোন ক্রমে করা উচিত? আমি যোগ করা উচিত যে ক্ষান্ত ঝকঝকে …

18 pca  linear-algebra 

যাক । ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্স হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে:θ ∈ আরএনθ∈Rn\theta \in R^{n} আমি( θ )i , j= - ই[ ∂2লগ( চ)( এক্স| θ))∂θআমি∂θঞ|||θ ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] আমি কীভাবে ফিশার ইনফরমেশন ম্যাট্রিক্সকে ইতিবাচক অর্ধ-চূড়ান্ত প্রমাণ করতে পারি?

18 inference  linear-algebra  fisher-information 

এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্ন তবে আমি ইন্টারনেট বা কোনও বইয়ের কোথাও এই উত্স খুঁজে পেতে পারি না। আমি একজন বায়সিয়ান কীভাবে একটি বহুবিধ সাধারণ বিতরণ আপডেট করে তা আবিষ্কার করতে চাই। উদাহরণস্বরূপ: এটি কল্পনা করুন P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) \\ …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra