প্রশ্ন ট্যাগ «matrix»

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 

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 …

17 matrix  linear-algebra 

একাধিক ধনাত্মক-নির্দিষ্ট ম্যাট্রিকের গড়টি কি ইতিবাচক-নির্দিষ্ট বা ধনাত্মক আধা-নিশ্চিত? গড়টি উপাদান-ভিত্তিক গড়।

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । নিম্নলিখিত ম্যাট্রিক্স এ = ( 2.2 0.4 0.4 2.8 ) এর ইগেনভ্যালুগুলি এবং ইগেনভেেক্টরগুলির কাছ থেকে একটি উপবৃত্তের …

15 r  multivariate-analysis  matrix  matrix-decomposition 

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 …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

ডিজাইনের ম্যাট্রিক্স এর ক্ষেত্রে নিখুঁত কোলাইনারিটির উদাহরণ কী ?XXX আমি একটি উদাহরণ চাই যেখানে যেখানে অনুমান করা যায় না কারণ নয়।β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

এটি সুপরিচিত যে একটি সমবায় ম্যাট্রিক্স অবশ্যই আধা-ইতিবাচক সুনির্দিষ্ট হতে হবে, তবে কি রূপান্তরটি সত্য? অর্থাৎ, প্রতিটি আধা-পজিটিভ সুনির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স কি কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের সাথে মিলে যায়?

12 covariance  matrix 

লিনিয়ার রিগ্রেশন এ ডাব্লু এর বন্ধ ফর্ম হিসাবে লেখা যেতে পারে w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty কীভাবে আমরা এই সমীকরণে এর ভূমিকা স্বজ্ঞাতভাবে ব্যাখ্যা করতে (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}পারি?

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সে তিনি এই সূত্রটি ব্যবহার করেছেন: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T এবং তিনি একটি দ্রুত প্রমাণ যা নীচে প্রদর্শিত হয়েছে: ∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB\nabla_A tr(ABA^TC) \\ = \nabla_A tr(f(A)A^TC) \\ = \nabla_{\circ} tr(f(\circ)A^TC) + \nabla_{\circ}tr(f(A)\circ^T C)\\ =(A^TC)^Tf'(\circ) + (\nabla_{\circ^T}tr(f(A)\circ^T C)^T \\ = C^TAB^T + (\nabla_{\circ^T}tr(\circ^T)Cf(A))^T \\ =C^TAB^T + …

10 machine-learning  matrix  derivative 

ইন lmerফাংশন মধ্যে lme4মধ্যে Rসেখানে র্যান্ডম প্রভাব, মডেল ম্যাট্রিক্স নির্মাণের জন্য একটি কল , যেমন ব্যাখ্যা করেছেন এখানে , পৃষ্ঠা 7 - 9।ZZZ গণনা করা হচ্ছে entails দুটি ম্যাট্রিক্সের, এর KhatriRao এবং / অথবা Kronecker পণ্য J_i এবং x_i । ZZZJiJiJ_iXiXiX_i ম্যাট্রিক্স JiJiJ_i : "গ্রুপিং ফ্যাক্টর সূচকগুলির সূচক ম্যাট্রিক্স", তবে …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

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? …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

এটা তোলে সুপরিচিত যে (যেমন compressive সেন্সিং ক্ষেত্রে) এল1L1L_1 আদর্শ হল "sparsity-inducing," অর্থে যে, আমরা যদি কমান কার্মিক (জন্য সংশোধন করা হয়েছে ম্যাট্রিক্স একজনAA ও ভেক্টর খ⃗ b→\vec{b} ) চক , খ⃗ ( এক্স⃗ ) = ∥ এ x⃗ - খ⃗ ∥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}\|_1 বৃহৎ যথেষ্ট জন্য λ …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

আমি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স ( এন × এন ) সঙ্গে নির্ণিত পি সেট ( মি × এন ) তথ্য (পরিলক্ষিত) ম্যাটল্যাব ফাংশন ব্যবহার করে ।পিPP( n × n )(n×n)(n \times n)পিPP( এম × এন )(m×n)(m \times n)corrcoef আমি একে অপরের সাথে সম্মানের সাথে এই পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিকগুলি কীভাবে তুলনা এবং …

10 correlation  matlab  matrix 

সমীকরণের লিনিয়ার সিস্টেমগুলি গণনা সংক্রান্ত পরিসংখ্যানগুলিতে বিস্তৃত। আমি একটি বিশেষ সিস্টেমের মুখোমুখি হয়েছি (যেমন, ফ্যাক্টর বিশ্লেষণে) সিস্টেমটি Ax=bAx=bAx=b যেখানে এখানে একটি তির্যক ম্যাট্রিক্স যেখানে কঠোরভাবে ধনাত্মক তির্যক রয়েছে, একটি ( ) প্রতিসম পজিটিভ আধা-নির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স, এবং একটি নির্বিচারে ম্যাট্রিক্স। আমাদেরকে একটি তির্যক লিনিয়ার সিস্টেম (সহজ) সমাধান করতে বলা হয়েছে যা …

10 factor-analysis  matrix  computational-statistics  matrix-decomposition  matrix-inverse