প্রশ্ন ট্যাগ «numerics»

আমি সাধারণত "সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার" সম্পর্কে শুনি। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য কি এটি বহুল ব্যবহৃত আলগোরিদম ব্যবহার করা হয়? একটি আলাদা ব্যবহার করার কারণ আছে?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

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 

খুব বড় ধনাত্মক ম্যাট্রিক্স (65M x 3.4M) এর একক মান ভলন (এসভিডি) গণনা করার সর্বোত্তম উপায় কী যেখানে ডেটা অত্যন্ত বিরল? ম্যাট্রিক্সের 0.1% এর চেয়ে কম শূন্য নয়। আমার এমন একটি উপায় দরকার যা: মেমরির সাথে মাপসই করা হবে (আমি জানি যে অনলাইন পদ্ধতি বিদ্যমান) একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ে গণনা করা …

26 svd  numerics 

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 সম্প্রতি ম্যাট্রিক্স পচানোর বিষয়ে স্কিলিকর্ন বইটি পড়েছিলাম এবং কিছুটা হতাশ হয়েছিলাম, কারণ এটি একটি স্নাতক শ্রোতাদের লক্ষ্যবস্তু হয়েছিল। আমি ম্যাট্রিক্স পঁচার জন্য প্রয়োজনীয় কাগজপত্রের (জরিপ, তবে যুগোপযোগী কাগজগুলি) একটি সংক্ষিপ্ত গ্রন্থপথ সংকলন করতে চাই (নিজের এবং অন্যদের জন্য)। আমার মনে যা আছে তা মূলত এসভিডি / পিসিএ (এবং শক্তিশালী …

18 matrix-decomposition  svd  numerics 

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 …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

মূল উপাদান বিশ্লেষণের উইকিপিডিয়া নিবন্ধে বলা হয়েছে যে ম্যাট্রিক্স এক্স টি এক্স গঠন না করেই এর এসভিডি গণনা করার জন্য দক্ষ অ্যালগরিদমগুলি বিদ্যমান , সুতরাং এসভিডি গণনা করা এখন ডাটা ম্যাট্রিক্স থেকে মূল উপাদান বিশ্লেষণ গণনা করার স্ট্যান্ডার্ড উপায়, যদি না কেবল হাতে গোনা কয়েকটি উপাদান প্রয়োজন হয়।XXXXTXXTXX^TX কেউ আমাকে …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

সম্ভবত এখানে বিষয়বস্তু বন্ধ, তবে ইতিমধ্যে ইতিমধ্যে বেশ কয়েকটি ( এক , দুটি ) সম্পর্কিত প্রশ্ন রয়েছে। সাহিত্যে (বা কাটা কাটা এসভিডি অ্যালগরিদমগুলির জন্য গুগল অনুসন্ধান) আশেপাশে প্রচুর পরিমাণে কাগজপত্রগুলি ছাঁটাইয়া এসভিডিগুলি বিভিন্ন উপায়ে ব্যবহার করে এবং দাবি করে (হতাশার সাথে, প্রায়শই উদ্ধৃতি ছাড়াই) যে এটির গণনা করার জন্য দ্রুত …

14 algorithms  svd  numerics 

টি এল; ডিআর: lme4অপ্টিমাইজেশান ডিফল্টরূপে মডেল পরামিতি সংখ্যা রৈখিক উপস্থিত হতে পারে, এবং উপায় একটি সমতুল্য তুলনায় ধীর glmদলের জন্য ডামি ভেরিয়েবল সঙ্গে মডেল। এটির গতি বাড়ানোর জন্য আমি কি কিছু করতে পারি? আমি মোটামুটি বৃহত্তর শ্রেণিবদ্ধ লগিট মডেল (fit 50 কে সারি, 100 কলাম, 50 টি গ্রুপ) ফিট করার …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

আমি দুটি নমুনার জন্য কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেনের একটি সংখ্যার হিসাবটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করেছি। প্রয়োগটি ডিবাগ করার জন্য দুটি সাধারণ বিতরণ থেকে নমুনাগুলি আঁকুন এবং ।এন ( 1 , 2 )এন( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N (0,1)এন( 1 , 2 )N(1,2)\mathcal N (1,2) একটি সাধারণ অনুমানের জন্য আমি দুটি হিস্টোগ্রাম উত্পন্ন …

10 estimation  intuition  kullback-leibler  numerics 

আমি 'আর' তে গ্রাফ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে একটি গ্রাফে নোডগুলিকে গ্রুপ / মার্জ করতে চাইছি। এখানে আমার সমস্যার একটি অত্যাশ্চর্য খেলনা তারতম্য। দুটি "গুচ্ছ" আছে গুচ্ছ সংযোগকারী একটি "ব্রিজ" রয়েছে এখানে একটি প্রার্থী নেটওয়ার্ক: আমি যখন সংযোগের দূরত্বটি দেখি, "হপকাউন্ট", আপনি যদি চান তবে আমি নীচের ম্যাট্রিক্সটি পেতে পারি: mymatrix …

10 r  clustering  data-visualization  numerics