«algorithms» 태그된 질문

나는 (~ 백만) 특징 벡터를 가지고 있습니다. 있다 (~ 만) 바이너리 기능이 있지만, 각 벡터 만에 것 중 (~ 천) , 나머지는 . 나는 적어도 (~ 백) 특징이 공통적 인 벡터 쌍을 찾고 있습니다 ( 둘 다 ). 이러한 쌍의 수는 (~ 백만) 과 비슷한 크기 입니다.NNNMMMKKK111000LLL111NNN 나는 이것이 매우 …

9 algorithms  high-dimensional 

나는 통계 (소수의 초급 Uni 코스)에 익숙하지 않고 알려지지 않은 분포에서 샘플링하는 것에 대해 궁금했습니다. 특히 기본 분포에 대해 잘 모를 경우 대표 표본을 확보 할 수있는 방법이 있습니까? 예를 들어 설명 : 전 세계 부의 분포를 파악하려고한다고 가정하십시오. 주어진 개인에 대해 어떻게 든 그들의 정확한 부를 찾을 수 있습니다. …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Apriori에 대한 위키 기사를 읽었습니다. 정리 및 가입 단계를 이해하는 데 문제가 있습니다. 누구든지 Apriori 알고리즘이 간단한 용어로 어떻게 작동하는지 설명 할 수 있습니까 (나 같은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록)? 누군가가 관련된 단계별 프로세스를 설명하면 좋을 것입니다.

9 data-mining  algorithms  frequentist 

위키 에 따르면 가장 널리 사용되는 수렴 기준은 "보조가 변경되지 않았습니다"입니다. 이러한 수렴 기준을 사용하면 사이클링이 가능한지 궁금합니다. 누군가가 사이클링의 예를 제공하거나 이것이 불가능하다는 것을 입증하는 기사에 대한 참조를 지적하면 기뻐합니다.

9 clustering  algorithms  k-means 

내가 본 대부분의 클러스터링 알고리즘은 모든 지점 사이에 거리를 좁히는 것으로 시작하여 더 큰 데이터 세트에서 문제가됩니다. 하지 않는 것이 있습니까? 아니면 일종의 부분적 / 대략적 / 스 태거 방식입니까? 어떤 클러스터링 알고리즘 / 구현이 O (n ^ 2)보다 적은 공간을 차지합니까? 알고리즘 목록과 시간 및 공간 요구 사항이 있습니까?

9 clustering  algorithms  large-data 

( 이것은 Stack Overflow : Bell Curve Gaussian Algorithm (Python 및 / 또는 C #)에 대한 프로그래밍 질문과 관련이 있습니다.) Answers.com에서 다음과 같은 간단한 예를 찾았습니다. 산술 평균 (평균) => 세트의 모든 값의 합을 세트의 요소 수로 나눈 값을 찾습니다. 세트의 모든 값의 제곱의 합을 찾으십시오 세트의 요소 수로 (2)의 …

9 algorithms  normal-distribution 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  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