«matrix» 태그된 질문

행렬 (복수 행렬)은 행과 열로 배열 된 숫자, 기호 또는 표현식의 사각형 배열입니다. 행렬의 개별 항목을 요소 또는 항목이라고합니다.

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SVD와 PCA의 관계. SVD를 사용하여 PCA를 수행하는 방법?
주성분 분석 (PCA)은 공분산 행렬의 고유 분해를 통해 설명됩니다. 그러나 데이터 행렬 의 단일 값 분해 (SVD)를 통해 수행 할 수도 있습니다 . 어떻게 작동합니까? 이 두 가지 방법의 관계는 무엇입니까? SVD와 PCA의 관계는 무엇입니까?엑스X\mathbf X 즉, 데이터 행렬의 SVD를 사용하여 차원 축소를 수행하는 방법은 무엇입니까?

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왜 텐서에 갑자기 매료됩니까?
최근에 많은 사람들이 많은 방법 (텐서 분해, 텐서 커널, 주제 모델링을위한 텐서 등)과 같은 텐서를 개발하고 있음을 알았습니다. 왜 세상이 갑자기 텐서에 매료됩니까? 특히 놀라운 최신 논문 / 표준 결과가 있습니까? 이전에 예상했던 것보다 계산 비용이 훨씬 저렴합니까? 나는 냉담하지 않고, 진심으로 관심이 있으며, 이것에 관한 논문에 대한 조언이 있다면, …

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데이터 행렬 대한 대한 직관적 인 해석이 있습니까?
주어진 데이터 행렬 (열의 변수와 행의 데이터 요소가있는)의 경우 가 통계에서 중요한 역할을하는 것처럼 보입니다 . 예를 들어, 보통 최소 제곱의 분석 솔루션에서 중요한 부분입니다. 또는 PCA의 고유 벡터는 데이터의 주요 구성 요소입니다.A T AAAAATAATAA^TA 를 계산 방법을 이해 하지만이 행렬이 무엇을 나타내는 지 직관적으로 해석 할 수 있는지 궁금합니다.이 …

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기존 변수와 정의 된 상관 관계를 갖는 랜덤 변수 생성
시뮬레이션 연구를 위해 기존 변수 와의 미리 정의 된 (인구) 상관 관계를 나타내는 임의의 변수를 생성해야합니다 .YYY I는 들여다 R패키지 copula와 CDVine소정 의존성 구조 랜덤 변수 분포를 생성 할 수있다. 그러나 결과 변수 중 하나를 기존 변수에 고정 할 수 없습니다. 기존 기능에 대한 아이디어와 링크를 부탁드립니다! 결론 : 서로 …

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행렬을 특이하게 만드는 상관 관계는 무엇이고 특이성 또는 특이성에 미치는 영향은 무엇입니까?
다른 행렬 (주로 로지스틱 회귀 분석)에서 일부 계산을 수행하고 있으며 일반적으로 "매트릭스가 단수입니다"라는 오류가 발생합니다. 여기서 돌아가서 상관 변수를 제거해야합니다. 내 질문은 "높은"상관 매트릭스를 무엇이라고 생각합니까? 이 단어를 나타내는 상관의 임계 값이 있습니까? 변수가 다른 변수와 상관 관계가 0.97 인 것처럼, 이것은 행렬을 특이하게 만들기에 충분한 "높음"입니까? 질문이 매우 기본적이라면 …

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통계에 적용되는 선형 대수에 대한 참조 도서?
나는 R에서 약간 일하고 있었고 PCA, SVD, QR 분해 및 많은 선형 대수 결과 (가중 회귀 추정 등을 조사 할 때)와 같은 것들에 직면 했으므로 누군가가 좋은 것에 대한 권장 사항이 있는지 알고 싶었습니다. 너무 이론적이지는 않지만 수학적으로 엄격하며 이러한 모든 주제를 다루는 포괄적 인 선형 대수 책.

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SVD의 직관은 무엇입니까?
단일 값 분해 (SVD)에 대해 읽었습니다. 거의 모든 교과서에서 주어진 사양으로 행렬을 세 개의 행렬로 분해한다고 언급되어 있습니다. 그러나 행렬을 그러한 형태로 나누는 직관은 무엇입니까? 차원 축소를위한 PCA 및 기타 알고리즘은 알고리즘에 뛰어난 시각화 속성이 있지만 SVD에서는 그렇지 않다는 점에서 직관적입니다.


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공분산 행렬의 역수는 데이터에 대해 무엇을 말합니까? (직관적으로)
나는 의 본질이 궁금하다 Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}. " Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} 은 데이터에 대해 무엇을 말합니까?"에 대해 직관적으로 말할 수있는 사람이 있습니까? 편집하다: 답장을 보내 주셔서 감사합니다 훌륭한 코스를 수강 한 후 몇 가지 요점을 추가하고 싶습니다. 정보의 측정 값, 즉 는 방향 x를 따른 정보량입니다 .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx 이중성은 : 부터 명확한 긍정적 인, 그래서이다 …

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다변량 정규 밀도의 미분을 얻는 방법?
다변량 정규 밀도 가 있다고 가정 합니다. 두 번째 (부분) 미분 wrt 을 얻고 싶습니다 . 행렬의 미분을 취하는 방법을 모릅니다.N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki는 행렬 내부의 미분 요소를 요소별로 가져옵니다. Laplace 근사치 모드는 입니다.logPN(θ)=logPN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).log⁡PN(θ)=log⁡PN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).\log{P}_{N}(\theta)=\log {P}_{N}-\frac{1}{2}{(\theta-\hat{\theta})}^{T}{\Sigma}^{-1}(\theta-\hat{\theta}) \>.θ^=μθ^=μ\hat\theta=\mu 나는 어떻게 이런 일이 일어 났습니까?Σ−1=−∂2∂θ2logp(θ^|y),Σ−1=−∂2∂θ2log⁡p(θ^|y),{\Sigma}^{-1}=-\frac{{{\partial }^{2}}}{\partial {{\theta }^{2}}}\log p(\hat{\theta }|y), 내가 한 일 : …

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임의의 대칭 행렬을 생성하면 양의 명확한 확률은 얼마입니까?
볼록 최적화를 실험 할 때 이상한 질문이 있습니다. 질문은 ~이야: 무작위로 (표준 정규 분포와 같이) 대칭 행렬을 생성한다고 가정합니다 (예 : 상위 삼각 행렬을 생성하고 아래쪽 절반을 채워서 대칭인지 확인하십시오). 매트릭스? 어쨌든 확률을 계산할 수 있습니까?엔× N엔×엔N \times N

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R에서 열 단위 행렬 정규화 [닫기]
닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 육년 전 . R에서 행렬의 열 단위 정규화를 수행하고 싶습니다. 행렬이 주어지면 m각 요소를 열의 합으로 나누어 각 열을 정규화하고 싶습니다. 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 …

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행렬 미적분학 교과서?
Math SE에서이 질문을 참조하십시오 . 짧은 이야기 : 통계 학습의 요소를 읽은 후 와 같이 일부 결과를 확인하려고 할 때 좌절했습니다. 그런 다음 I 전통적인 미적분학 책처럼 쓰여진 행렬 미적분학 책을 찾고 있습니다 (즉, 이론 증명, 예제, 계산 연습 등). 나는 이미이 질문을 보았다RSS ( β) = ( y − …

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왜 근사치가 낮은가?
n 개의 행과 m 개의 열이있는 행렬이있는 경우 SVD 또는 다른 방법을 사용 하여 주어진 행렬의 낮은 순위 근사값 을 계산할 수 있습니다 . 그러나 낮은 순위 근사는 여전히 n 개의 행과 m 개의 열을 갖습니다. 동일한 수의 기능이 남아 있다고 가정 할 때 기계 학습 및 자연어 처리에 낮은 …

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행렬의 "열 수"에 대한 용어
행렬의 "열 수"를 나타내는 단일 영어 단어가 있습니까? 예를 들어, 행렬 의 "차원" 은 입니다. 이 예 에서는 이라는 용어가 필요합니다 . 물론 항상 "열 수"라고 말할 수는 있지만 한 단어 만 가질 수 있습니까?2 × 3 32 × 32×32\times 32 × 32×32\times 3삼33

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