প্রশ্ন ট্যাগ «linear-algebra»

গণিতের একটি ক্ষেত্র ম্যাট্রিক এবং তাদের হেরফের সহ সীমাবদ্ধ মাত্রিক ভেক্টর স্পেসগুলির অধ্যয়নের সাথে সম্পর্কিত, যা পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ।

3
ডিফল্ট ম্যাট্রিক্সের আদর্শ কেন বর্ণাল আদর্শ এবং ফ্রবেনিয়াস আদর্শ নয়?
ভেক্টর আদর্শের জন্য, L2 আদর্শ বা "ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব" হ'ল বহুল ব্যবহৃত এবং স্বজ্ঞাত সংজ্ঞা। তবে কেন ম্যাট্রিক্সের জন্য "সর্বাধিক ব্যবহৃত" বা "ডিফল্ট" আদর্শ সংজ্ঞা বর্ণালী আদর্শ , তবে ফ্রোবেনিয়াস নর্ম (যা ভেক্টরগুলির জন্য L2 আদর্শের অনুরূপ) নয়? এর পুনরাবৃত্ত অ্যালগরিদম / ম্যাট্রিক্স শক্তিগুলির সাথে কিছু করার আছে (বর্ণালী ব্যাসার্ধ যদি …

1
ম্যাট্রিক্সে একটি নতুন সারি যুক্ত করার পরে এসভিডি পচনকে আপডেট করা
ধরুন যে, আমি একজন ঘন ম্যাট্রিক্স আছে AA \textbf{A} এর m×nm×nm \times n আকার, SVD পচানি সঙ্গে A=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.ইন Rআমি SVD নিরূপণ করতে পারেন নিম্নরূপ: svd(A)। একটি নতুন তাহলে (m+1)(m+1)(m+1) -th সারি যোগ করা হয় AA\mathbf A , এক (অর্থাত ব্যবহার করে পুরানো এক উপর ভিত্তি করে নতুন SVD পচানি গনা …

2
সর্বাধিক
এই প্রশ্নে যেমন বলা হয়েছে , কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের সর্বাধিক র‌্যাঙ্ক n−1n−1n-1 যেখানে nnn নমুনার আকার এবং তাই যদি কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের মাত্রা নমুনার আকারের সমান হয়, তবে এটি একক হবে। আমি বুঝতে পারি না কেন আমরা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের সর্বোচ্চ র‌্যাঙ্ক এন থেকে বিয়োগ করি ।111nnn

1
পিসিএ বাইপ্লটের তীরগুলির অর্থ কী?
নিম্নলিখিত পিসিএ বিপ্লট বিবেচনা করুন: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) সেখানে লাল তীরগুলির একগুচ্ছ প্লট করা হয়েছে, তাদের অর্থ কী? আমি জানতাম যে "ভার 1" লেবেলযুক্ত প্রথম তীরটি ডেটা-সেটের সবচেয়ে বিচিত্র দিকটি নির্দেশ করা উচিত (যদি আমরা …
14 r  pca  linear-algebra  biplot 

1
আন্ডারডিটারিনাইমড সিস্টেমগুলির জন্য নুমপি কীভাবে ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি সমাধান করে?
ধরা যাক যে আমাদের আকৃতির X (2, 5) এবং আকারের y (2,) রয়েছে এইটা কাজ করে: np.linalg.lstsq(X, y) আমরা কেবলমাত্র এক্সটি আকৃতির (এন, 5) যেখানে এন> = 5 তবে কেন এবং কীভাবে এটি কাজ করবে তা আশা করব? আমরা প্রত্যাশা অনুযায়ী 5 ওজন ফিরে পাই তবে এই সমস্যাটি কীভাবে সমাধান …

1
জিবিএম প্যাকেজ বনাম ক্যারেট জিবিএম ব্যবহার করে
আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

2
প্রত্যাশা কি একই রকম?
আমি আমার বিশ্ববিদ্যালয়ে এমএল করছি, এবং প্রফেসর প্রত্যাশা (ই) শব্দটি উল্লেখ করেছিলেন, যখন তিনি গাউস প্রক্রিয়া সম্পর্কে কিছু বিষয় আমাদের ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছিলেন। তবে তিনি যেভাবে এটি ব্যাখ্যা করেছেন, সেখান থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে E অর্থ হিসাবে একই μ μ আমি কি ঠিক বুঝতে পেরেছি? যদি এটি একই …

2
বর্ধমান গাউসী প্রক্রিয়া প্রতিরোধের
আমি স্ট্রিমের মাধ্যমে একে একে এসে পৌঁছে এমন ডেটার পয়েন্টগুলির উপর স্লাইডিং উইন্ডো ব্যবহার করে একটি বর্ধিত গাউস প্রক্রিয়া রিগ্রেশন প্রয়োগ করতে চাই। দিন ঘddইনপুট স্পেসের মাত্রিকতা বোঝান। সুতরাং, প্রতিটি তথ্য পয়েন্টএক্সআমিxix_i হয়েছে ঘdd উপাদান সংখ্যা। দিন এনnn স্লাইডিং উইন্ডোর আকার হতে হবে। ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য, আমার গ্রাম ম্যাট্রিক্সের বিপরীতটি …

4
"র্যান্ডম প্রজেকশন" কঠোরভাবে কোনও প্রক্ষেপণ বলছে না?
র‌্যান্ডম প্রজেকশন অ্যালগরিদমের বর্তমান বাস্তবায়নগুলি একটি ডি × কে প্রজেকশন ম্যাট্রিক্স আর এর প্রবেশদ্বারগুলি উপযুক্ত ডিস্ট্রিবিউশন থেকে আইড করা (যেমন এন ( 0 , 1 ) ) দ্বারা আরঘRd\mathbb R^d থেকে আরটRk\mathbb R^k ম্যাপিং করে ডেটা নমুনাগুলির মাত্রিকতা হ্রাস করে :ঘ× কেd×kd\times kRRRN(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) x′=1k√xRx′=1kxRx^\prime = \frac{1}{\sqrt k}xR সুবিধামতভাবে, তাত্ত্বিক …

1
সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ারের নীচে ডাবল বার এবং 2 এর অর্থ কী?
আমি এখানে স্বল্প স্বল্প স্কোয়ারের জন্য এই স্বরলিপিটি দেখেছি । minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 ডাবল বার এবং নীচে 2 টি কখনও দেখিনি। এই চিহ্নগুলির অর্থ কী? তাদের জন্য কি কোনও নির্দিষ্ট পরিভাষা রয়েছে?

1
পিসিএ ইগেনভেেক্টর নয় এমন ভেক্টরগুলির "ইগেনভ্যালুগুলি" (ব্যাখ্যাযোগ্য বৈকল্পের শতাংশ) কীভাবে পাবেন?
আমি বুঝতে চাই যে কীভাবে আমি পিসিএ দ্বারা সরবরাহিত স্থানাঙ্ক স্থানে নয়, (ঘোরানো) ভেক্টরগুলির সামান্য পৃথক গোষ্ঠীর বিপরীতে কোনও ডেটা সেটের বৈকল্পিকতার শতাংশ পেতে পারি। set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <- cbind(xx, yy) plot(vecs, xlim = c(-4, 4), ylim = …

2
ক্ষুদ্রতম সমবায় ম্যাট্রিক্স সন্ধানের জন্য যথাযথ ব্যবস্থা
পাঠ্যপুস্তকে আমি পড়ছি তারা দুটি সমবায় ম্যাট্রিকের সাথে তুলনা করতে ইতিবাচক নির্দিষ্টতা (আধা-ধনাত্মক সুনির্দিষ্টতা) ব্যবহার করে। ধারণা করা হচ্ছে যে যদি তারপর PD হয় চেয়ে ছোট । কিন্তু আমি এই সম্পর্কের অন্তর্দৃষ্টি পেতে সংগ্রাম করছি?A−BA−BA-BBBBAAA এখানে একটি অনুরূপ থ্রেড রয়েছে: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices ম্যাট্রিকের সাথে তুলনা করার জন্য সুনির্দিষ্টতা ব্যবহারের অন্তর্দৃষ্টি কী? …

1
মূল উপাদানগুলির স্কোরগুলি কেন সম্পর্কহীন?
Supose একজনএকজন\mathbf Aগড় কেন্দ্রিক ডেটার একটি ম্যাট্রিক্স। জরায়ুএস =কোভ( এ )এস=cov(একজন)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A) হয় মি × মিমি×মিm\times m, আছে মিমিm স্বতন্ত্র এগেনভ্যালু এবং ইগেনভেেক্টর গুলি1গুলি1\mathbf s_1, গুলি2গুলি2\mathbf s_2 ... গুলিমিগুলিমি\mathbf s_mযা অরথোগোনাল। দ্য আমিআমিi-তম মূল উপাদান (কিছু লোক তাদের "স্কোর" বলে ডাকে) ভেক্টর z- রআমি= কগুলিআমিz- রআমি=একজনগুলিআমি\mathbf z_i = \mathbf …

1
আর লিনিয়ার রিগ্রেশন শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল "লুকানো" মান
এটি কেবলমাত্র একটি উদাহরণ যা আমি বেশ কয়েকবার এসেছি, সুতরাং আমার কোনও নমুনা ডেটা নেই। আরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছেন: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। x2শ্রেণীবদ্ধ এবং এর তিনটি মান রয়েছে যেমন "নিম্ন", "মাঝারি" এবং "উচ্চ"। তবে আর দ্বারা প্রদত্ত আউটপুটটি এরকম কিছু হবে: summary(a.lm) …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

2
রৈখিক রূপান্তরের পরে কীভাবে কোসাইন মিল রয়েছে?
এর মধ্যে কি গাণিতিক সম্পর্ক আছে: দুটি ভেক্টর এবং এর কোসাইন মিল , এবংsim(A,B)sim⁡(A,B)\operatorname{sim}(A, B)AAABBB কোসাইন আদল এর এবং , অ-অবিশেষে ছোটো একটি প্রদত্ত ম্যাট্রিক্স মাধ্যমে ? এখানে একটি প্রদত্ত তির্যক ম্যাট্রিক্স যা ত্রিভুজটিতে অসম উপাদান রয়েছে।sim(MA,MB)sim⁡(MA,MB)\operatorname{sim}(MA, MB)AAABBBMMMMMM আমি গণনাগুলি অতিক্রম করার চেষ্টা করেছি, তবে একটি সহজ / আকর্ষণীয় লিঙ্কে …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.