প্রশ্ন ট্যাগ «sparse»

আমি কোথাও দেখেছি যে ক্লাসিকাল দূরত্বগুলি (ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মতো) দুর্বলভাবে বৈষম্যমূলক হয়ে ওঠে যখন আমাদের কাছে বহুমাত্রিক এবং বিরল ডেটা থাকে। কেন? ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ভাল সঞ্চালন করে না এমন দুটি স্পার ডেটা ভেক্টরের উদাহরণ রয়েছে কি? এক্ষেত্রে আমাদের কোন মিল খুঁজে পাওয়া উচিত?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

আমি ক্লাসে কিছু বক্তৃতা আগে পিসিএ সম্পর্কে শিখেছি এবং এই আকর্ষণীয় ধারণাটি সম্পর্কে আরও খনন করে আমি স্পার্স পিসিএ সম্পর্কে জানতে পারি। আমি জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম, আমি যদি ভুল না হয়ে থাকি তবেই এটি বিরাট পিসিএ হ'ল: পিসিএতে, আপনার যদি ভেরিয়েবলের সাথে ডাটা পয়েন্ট থাকে , আপনি পিসিএ প্রয়োগ করার …

24 machine-learning  pca  sparse 

এমন কি কোনও আর এলোমেলো বন বাস্তবায়ন যা খুব বিরল ডেটার সাথে ভালভাবে কাজ করে? আমার কাছে কয়েক হাজার বা কয়েক মিলিয়ন বুলিয়ান ইনপুট ভেরিয়েবল রয়েছে তবে কেবলমাত্র শত শত বা অন্য কোনও নির্দিষ্ট উদাহরণের জন্য সত্য হবে। আমি আর এর তুলনায় তুলনামূলকভাবে নতুন এবং লক্ষ্য করেছি যে বিচ্ছুরিত ডেটা …

23 r  random-forest  sparse 

স্পার ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিংকে প্রভাবিত করে? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং রিগ্রেশন (সংখ্যাগুলির পূর্বাভাস) ধরণের অ্যালগরিদমের উপর স্পার্স ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটাগুলির কী প্রভাব রয়েছে। আমি এমন একটি পরিস্থিতির কথা বলছি, যেখানে হারানো ডেটার শতাংশ শতাংশ তাৎপর্যপূর্ণ এবং …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

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 । 5 বছর আগে বন্ধ । আমি ক্লাস্টারিং অ্যালগোরিদমগুলির একটি তালিকা সংকলন করার চেষ্টা করছি: আরে প্রয়োগ করা হয়েছে বিক্ষিপ্ত কাজ ডেটা ম্যাট্রিক্স যেমন …

18 r  clustering  sparse 

একটি L1L1L_1 আদর্শ অনন্য (কমপক্ষে আংশিকভাবে) কারণ p=1p=1p=1 নন-উত্তল এবং উত্তলগুলির মধ্যে সীমাতে থাকে। একটি L1L1L_1 আদর্শ হ'ল 'সর্বাধিক বিরল' উত্তল আদর্শ (ডান?)। আমি বুঝতে পারি যে p=2p=2p=2 ইউক্যালিডিয়ান আদর্শের জ্যামিতিতে শিকড় রয়েছে এবং যখন মাত্রাগুলি একই ইউনিট থাকে তখন এর স্পষ্ট ব্যাখ্যা থাকে। তবে আমি বুঝতে পারি না কেন …

13 regression  regularization  sparse 

আমি একটি এসভিএম ব্যবহার করে বার্তাগুলিকে বিভিন্ন বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করছি। আমি প্রশিক্ষণের সেট থেকে পছন্দসই শব্দ / প্রতীকগুলির একটি তালিকা তৈরি করেছি। প্রতিটি ভেক্টরের জন্য, যা একটি বার্তা উপস্থাপন করে, আমি 1শব্দটি উপস্থিত থাকলে সংশ্লিষ্ট সারিটি সেট করে রেখেছি : "কর্পাস" হ'ল: [মেরি, ছোট, ভেড়া, তারকা, পলক] প্রথম …

12 classification  svm  sparse 

আমি ইদানীং বিচ্ছিন্ন উপস্থাপনাগুলিতে প্রচুর কাগজপত্র দেখছি এবং তাদের বেশিরভাগই আদর্শ ব্যবহার করেন এবং কিছুটা । আমার প্রশ্ন হ'ল \ ell_p আদর্শ এবং \ ell_ {p, q} মিশ্রিত আদর্শ কী? এবং এগুলি কীভাবে নিয়ন্ত্রণের সাথে প্রাসঙ্গিক?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} ধন্যবাদ

12 machine-learning  regularization  sparse 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ '(পিসিএ) ক্লাসিকাল পদ্ধতিতে এটি কোনও ইনপুট ডেটা ম্যাট্রিক্সে করা হয় যার কলামগুলির শূন্য মানে হয় (তারপরে পিসিএ "বৈচিত্র্যকে সর্বাধিক করতে পারে")। কলামগুলি কেন্দ্র করে সহজেই এটি অর্জন করা যায়। হাভেনভার, যখন ইনপুট ম্যাট্রিক্স বিচ্ছিন্ন হয়, কেন্দ্রিক ম্যাট্রিক্সটি এখন আর বিচ্ছিন্ন হয়ে যায় এবং - ম্যাট্রিক্সটি যদি খুব …

10 pca  algorithms  dimensionality-reduction  large-data  sparse 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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 একটি পূর্বনির্ধারিত স্পারসিটি কাঠামো ( নোডগুলিতে একটি গ্রাফ দ্বারা নির্দিষ্ট) সহ একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স (প্রতিসম পিএসডি) উত্পন্ন করার চেষ্টা করছি । গ্রাফের সাথে সংযুক্ত নোডগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে , বাকি সব 0 এবং তির্যক সমস্ত 1।p×pp×pp\times ppppρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho \sim U(0,1) আমি এই ম্যাট্রিক্সটি বেশ কয়েকবার উত্পন্ন করার চেষ্টা …

9 correlation  matrix  sparse  correlation-matrix 

আমার কাছে অত্যন্ত বিচ্ছিন্ন ইনপুট রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ ইনপুট চিত্রের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলির অবস্থান। আরও প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের একাধিক শনাক্তকরণ থাকতে পারে (এটি নিশ্চিত নয় যে এটি সিস্টেমের ডিজাইনের উপর নির্ভর করে)। এটি আমি কে চ্যানেল হিসাবে 'বাইনারি চিত্র' উপস্থাপন করবো ওএন পিক্সেল সহ সেই বৈশিষ্ট্যের উপস্থিতি উপস্থাপন করবে এবং এর বিপরীতে। আমরা …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

রিগ্রেশন মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য স্পারস মূল উপাদানগুলির সংখ্যা নির্বাচন করার জন্য কারও কি অভিজ্ঞতা আছে?

9 pca  sparse  regression-strategies