Pytania oznaczone «numerics»

Zwykle słyszę o „zwykłych najmniejszych kwadratach”. Czy to najczęściej stosowany algorytm regresji liniowej? Czy istnieją powody, by użyć

Studiuję PCA z kursu Andrew Ng Coursera i innych materiałów. W pierwszym zadaniu cs224n na kursie NLP w Stanford oraz w filmie wykładowym Andrew Ng dokonują dekompozycji wartości pojedynczej zamiast dekompozycji wektorów własnych macierzy kowariancji, a Ng twierdzi nawet, że SVD jest liczbowo...

Jaki jest najlepszy sposób obliczenia dekompozycji wartości pojedynczej (SVD) bardzo dużej macierzy dodatniej (65 M x 3,4 M), w której dane są bardzo rzadkie? Mniej niż 0,1% matrycy jest niezerowe. Potrzebuję sposobu, który: zmieści się w pamięci (wiem, że istnieją metody online) zostaną...

Obserwuję bardzo dziwne zachowanie w wynikach losowych danych SVD, które mogę odtworzyć zarówno w Matlabie, jak i R. Wygląda to na jakiś problem numeryczny w bibliotece LAPACK; czy to jest Rysuję próbek z wymiarowego Gaussa z zerową średnią i kowariancją tożsamości: . I zamontować je w dane...

Niedawno przeczytałem książkę Skillicorn o rozkładach matryc i byłem nieco rozczarowany, ponieważ był skierowany do słuchaczy. Chciałbym skompilować (dla siebie i innych) krótką bibliografię podstawowych artykułów (ankiety, ale także artykuły przełomowe) na temat rozkładu macierzy. Mam przede...

Artykuł w Wikipedii na temat analizy głównych komponentów stwierdza, że Istnieją wydajne algorytmy do obliczania SVD bez konieczności formowania macierzy , więc obliczanie SVD jest obecnie standardowym sposobem obliczania analizy głównych składników z macierzy danych, chyba że wymagana jest...

Załóżmy, że mam gęstą macierz o rozmiarze m × n , z rozkładem SVD A = U S V ⊤ . W mogę obliczyć SVD w następujący sposób: .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Jeśli nowy -ty wiersz zostanie dodany do A , czy można obliczyć nowy rozkład SVD na podstawie...

Ewentualnie od tematu tutaj, ale istnieje kilka ( jeden , dwa ) pytania związane już. Grzebanie w literaturze (lub wyszukiwanie google za pomocą Skróconych algorytmów SVD) ujawnia wiele artykułów, które wykorzystują obcięte SVD na różne sposoby i twierdzą (frustrujące, często bez cytowania), że...

TL; DR: lme4optymalizacja wydaje się domyślnie liniowa pod względem liczby parametrów modelu i jest znacznie wolniejsza niż równoważny glmmodel ze zmiennymi fikcyjnymi dla grup. Czy mogę coś przyspieszyć? Próbuję dopasować dość duży hierarchiczny model logit (~ 50 000 wierszy, 100 kolumn, 50...

Szukam do grupowania / scalania węzłów na wykresie za pomocą klastrowania wykresów w 'r'. Oto oszałamiająco zabawkowa odmiana mojego problemu. Istnieją dwa „klastry” Istnieje „most” łączący klastry Oto sieć kandydacka: Kiedy patrzę na odległość połączenia, „hopcount”, jeśli wolisz, mogę...

Próbowałem zaimplementować oszacowanie liczbowe dywergencji Kullbacka-Leiblera dla dwóch próbek. Aby debugować implementację, narysuj próbki z dwóch rozkładów normalnych N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1) i N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) . Dla prostego oszacowania wygenerowałem dwa histogramy i próbowałem...