Разреженная матрица - это матрица, в которой многие элементы нулевые. Тег также может использоваться для разреженности в других контекстах, например, в регрессионных моделях с разреженностью или в принципе "ставка на разреженность".
Я где-то видел, что классические расстояния (например, евклидово расстояние) становятся слабо дискриминирующими, когда у нас имеются многомерные и разреженные данные. Почему? У вас есть пример двух разреженных векторов данных, где евклидово расстояние не работает хорошо? В этом случае какое...
Я узнал о PCA несколько лекций назад в классе, и, узнав больше об этой увлекательной концепции, я узнал о редких PCA. Я хотел спросить, если я не ошибаюсь, это то, что является редким PCA: В PCA, если у вас есть точек данных с переменными, вы можете представить каждую точку данных в мерном...
Существует ли реализация случайного леса R, которая хорошо работает с очень разреженными данными? У меня есть тысячи или миллионы логических входных переменных, но только сотни или около того будут ИСТИНА для любого данного примера. Я относительно новичок в R и заметил, что существует пакет Matrix...
Каковы основные различия между разреженными данными и отсутствующими данными? И как это влияет на машинное обучение? В частности, как редкие и отсутствующие данные влияют на алгоритмы классификации и регрессионные (прогнозирующие числа) типы алгоритмов. Я говорю о ситуации, когда процент...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 5 лет назад . Я пытаюсь составить список алгоритмов кластеризации, которые: Реализовано в R Работа с разреженными...
норма является уникальной (по крайней мере частично) , потому что находится на границе между невыпуклые и выпуклы. норма является «наиболее разреженным» выпуклая норма (правда?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Я понимаю, что евклидова норма имеет корни в геометрии и имеет четкую интерпретацию, когда...
Я пытаюсь классифицировать сообщения по различным категориям, используя SVM. Я составил список желаемых слов / символов из учебного набора. Для каждого вектора, который представляет сообщение, я устанавливаю соответствующую строку, 1если слово присутствует: "корпус" это: [Мария, маленькая, ягненок,...
В последнее время я видел много статей о разреженных представлениях, и большинство из них используют норму и выполняют некоторую минимизацию. Мой вопрос: что норма и смешанная норма? И как они имеют отношение к регуляризации?ℓ p ℓ p , qℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q}...
Хорошо известно (например, в области измерения сжатия), что норма является «вызывающей разреженность» в том смысле, что если минимизировать функционал (для фиксированной матрицы и вектора ), для достаточно большого размера \ lambda> 0 , у многих вариантов A , \ vec {b} и \ lambda, вероятно,...
Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою...
Классический метод анализа основных компонентов (PCA) состоит в том, чтобы сделать это на матрице входных данных, столбцы которой имеют нулевое среднее значение (тогда PCA может «максимизировать дисперсию»). Это может быть легко достигнуто путем центрирования колонн. Тем не менее, когда входная...
У кого-нибудь есть опыт подходов к выбору количества разреженных главных компонентов для включения в регрессионную
У меня очень разреженные входы, например, расположение определенных функций на входном изображении. Кроме того, каждая функция может иметь несколько обнаружений (не уверен, что это повлияет на конструкцию системы). Это я буду представлять как двоичное изображение k-канала с включенными пикселями,...
Я пытаюсь сгенерировать корреляционную матрицу (симметричный psd) с заранее заданной разреженной структурой (указанной графом на узлах). Узлы, которые связаны в графе, имеют корреляцию , все остальные равны 0, а диагональ равна 1.р × рп×пp\times pппpρ∼U(0,1)ρ~U(0,1)\rho \sim U(0,1) Я пытался...