«algorithms» 태그된 질문

I는 현재의 시뮬레이션 값을 시도하고 NNN 차원 랜덤 변수 XXX 의 평균 벡터 다변량 정규 분포를 갖는 μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T 및 공분산 행렬 SSS . 역 CDF 방법과 유사한 절차를 사용하고 싶습니다. 먼저 NNN 차원의 균일 랜덤 변수 생성 한 UUU다음이 분포의 역 CDF에 연결하여 값 X 를 생성 하고 …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

n 차원 상태 벡터에 대한 선형 가우스 상태 공간 분석을 위해 칼만 필터링 (여러 칼만 유형 필터 [Information Filter et al.] 사용)을 수행 할 수있는 코드를 작성했습니다. 필터가 훌륭하게 작동하고 좋은 결과를 얻었습니다. 그러나 로그 우도 추정을 통한 매개 변수 추정은 혼란 스럽습니다. 나는 통계학자가 아니라 물리학 자이기 때문에 친절하세요. …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

분명히, Fisher 분석은 클래스 간 분산을 최소화하면서 동시에 클래스 간 분리를 최대화하는 것을 목표로합니다. 변수의 판별력에 대한 유용한 측정 값은 대각선 양 됩니다.비나는 내가/ W나는 내가Bii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html p x p사이 ( B )와 클래스 내 ( W ) 행렬 의 크기 ( ) 는 입력 변수의 수에 의해 주어진다는 것을 …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

이 질문에는 이미 답변이 있습니다 . 역 전파 알고리즘 (2 답변) 휴일 3 개월 전 . 역 전파 알고리즘은 무엇이며 어떻게 작동합니까?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

랜덤 변량 생성 알고리즘을 테스트하기 위해 어떤 방법을 사용합니까?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

머신 러닝을 발견하면 다음과 같은 흥미로운 기술이 나타납니다. 자동 같은 기법 튜닝 알고리즘 grid search, 동일한 "유형"의 서로 다른 알고리즘을 조합하여보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다 boosting. 서로 다른 알고리즘 (동일한 유형의 알고리즘은 아님)의 조합을 통해보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다 stacking. 아마 더 많은 것을 여전히 발견해야 할 것입니다 …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

PCA (주성분 분석)를 수행하는 방법을 알고 있지만 요인 분석에 사용해야하는 단계를 알고 싶습니다. PCA를 수행하기 위해 다음과 같은 행렬 고려하십시오 .AAA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 상관 관계 행렬을 계산했습니다 B = corr(A). 1.0000 0.9087 0.9250 0.9087 1.0000 0.9970 0.9250 0.9970 1.0000 그런 …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

데이터 마이닝 및 인공 지능 알고리즘에 대해 설명해 주시겠습니까? 그들이 사용한 수학의 기초는 무엇입니까? 이러한 유형의 알고리즘을 이해하기 위해 수학에서 시작점을 알려 주시겠습니까?

12 mathematical-statistics  references  data-mining  algorithms  artificial-intelligence 

Quantile을 계산하려는 가중치 샘플이 있습니다. 1 가중치가 동일한 경우 (= 1이든 아니든) 결과는 scipy.stats.scoreatpercentile()R 과 동일 quantile(...,type=7)합니다. 간단한 방법 중 하나는 주어진 가중치를 사용하여 샘플을 "곱셈"하는 것입니다. 이는 중량이 1보다 큰 영역에서 국부적으로 "평평한"ecdf를 효과적으로 제공하는데, 이는 샘플이 실제로 서브 샘플링 일 때 직관적으로 잘못된 접근법처럼 보입니다. 특히, 가중치가 모두 …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

왜 또는 왜 그렇지 않을지에 대한 추론이 있지만 이것은 간단한 질문이라고 생각합니다. 내가 묻는 이유는 내가 최근에 자체 RF 구현을 작성했으며 그것이 잘 수행하더라도 예상 한 것만 큼 성능이 좋지 않다는 것입니다 ( Kaggle 사진 품질 예측 경쟁 데이터 세트, 우승 점수 및 일부 어떤 기술이 사용되었는지에 관한 후속 정보). …

12 algorithms  random-forest  cart 

큰 정수 알파, 베타에 대한 베타 분포 값을 계산하는 수치 적으로 안정적인 방법이 있습니까 (예 : alpha, beta> 1000000)? 실제로, 어떻게 든 문제를 쉽게 만들 수 있다면 모드 주위에 99 % 신뢰 구간 만 있으면됩니다. 추가 : 죄송합니다. 제 질문은 생각했던대로 명확하게 언급되지 않았습니다. 내가하고 싶은 것은 이것입니다 : 컨베이어 …

12 confidence-interval  algorithms  beta-distribution 

12 개의 샘플 광도 값이 주어지면 주로 안정적인 광원의 밝기 값을 최대한 정확하게 얻어야합니다. 센서가 불완전하고 빛이 때때로 "깜박 거리며"밝거나 어두워 지므로 무시할 수 있습니다. 따라서 이상치 탐지가 필요합니다. 나는 다양한 접근 방식을 읽었으며 어떤 접근 방식을 결정할 수 없습니다. 특이 치의 수는 미리 알려져 있지 않으며 종종 0입니다. 플리커는 …

12 classification  outliers  algorithms 

현대적이고 양질의 난수 생성기에 어떤 알고리즘이 사용됩니까?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

Wikipedia 는 다음과 같이 말합니다. VC 차원은 알고리즘이 산산조각 낼 수있는 가장 큰 점 집합의 카디널리티입니다. 예를 들어 선형 분류기는 카디널리티 n + 1을 갖습니다. 내 질문은 왜 우리가 관심을 갖는가? 선형 분류를 수행하는 대부분의 데이터 세트는 매우 큰 경향이 있으며 많은 점이 포함됩니다.

12 classification  algorithms  vc-dimension