Вопросы с тегом «algorithms»

Целью статьи было оптимизировать некоторые параметры путем максимизации регуляризованного логарифмического правдоподобия. Затем они рассчитывают частичные производные. И затем авторы упоминают, что они оптимизируют уравнение, используя L-BFGS, стандартную квазиньютоновскую процедуру для оптимизации гладких функций многих переменных (не более подробностей). Как это работает ?

14 algorithms  optimization 

Я написал некоторый код, который может выполнять фильтрацию Калмана (используя несколько различных фильтров типа Калмана [Information Filter et al.]) Для линейного анализа пространства состояний Гаусса для n-мерного вектора состояния. Фильтры работают отлично, и я получаю хороший вывод. Тем не менее, оценка параметров с помощью логарифмической вероятности сбивает меня с толку. …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

По-видимому, Анализ Фишера направлен на одновременное максимальное разделение между классами, одновременно сводя к минимуму дисперсию внутри класса. Следовательно, полезная мера степени различения переменной определяется диагональной величиной: Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} . http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Я понимаю , что размер ( p x p) из С ( Б ) и В-класса ( W ) матрицы задается …

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

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

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 

На этот вопрос уже есть ответы здесь : Алгоритм обратного распространения (2 ответа) Закрыто 3 месяца назад . Что такое алгоритм обратного распространения и как он работает?

13 algorithms  optimization  neural-networks 

Какие методы используются для тестирования алгоритмов генерации случайных величин?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

Когда я открываю машинное обучение, я вижу разные интересные методы, такие как: автоматически настраивать алгоритмы с помощью таких методов, как grid search, получить более точные результаты за счет комбинации различных алгоритмов одного и того же «типа», это boosting, получить более точные результаты за счет сочетания различных алгоритмов (но не тот …

12 machine-learning  algorithms  boosting  stacking  automatic-algorithms 

Я знаю, как выполнить PCA (анализ основных компонентов), но мне хотелось бы знать шаги, которые следует использовать для факторного анализа. Чтобы выполнить PCA, давайте рассмотрим некоторую матрицу , например:AAA 3 1 -1 2 4 0 4 -2 -5 11 22 20 Я рассчитал его корреляционную матрицу B = corr(A): 1.0000 …

12 pca  factor-analysis  algorithms 

Не могли бы вы дать мне некоторые разъяснения об алгоритмах интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта? Какую математическую базу они использовали? Не могли бы вы дать мне отправную точку в математике, чтобы понять эти типы алгоритмов?

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

У меня есть взвешенная выборка, для которой я хочу рассчитать квантили. 1 В идеале, где веса равны (ли = 1 или иным образом ), то результаты будут согласуются с данными scipy.stats.scoreatpercentile()и R - х quantile(...,type=7). Одним из простых подходов было бы «умножить» выборку с использованием заданных весов. Это эффективно дает …

12 algorithms  quantiles  weighted-sampling 

Я думаю, что это простой вопрос, хотя причины, почему или почему нет, могут и не быть. Причина, по которой я спрашиваю, состоит в том, что я недавно написал свою собственную реализацию RF, и, хотя она работает хорошо, она работает не так, как я ожидал (на основе набора данных о конкурсе …

12 algorithms  random-forest  cart 

Мне нужно получить как можно более точное значение яркости в основном стабильного источника света, учитывая двенадцать значений яркости образца. Датчик неидеален, и свет может иногда «мерцать» ярче или темнее, что можно игнорировать, отсюда моя потребность в обнаружении выбросов (я думаю?). Я немного ознакомился с различными подходами здесь и не могу …

12 classification  outliers  algorithms 

Какие алгоритмы используются в современных и качественных генераторах случайных чисел?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

Википедия говорит, что: Измерение VC - это мощность наибольшего множества точек, которые алгоритм может разрушить. Например, линейный классификатор имеет мощность n + 1. Мой вопрос, почему мы заботимся? Большинство наборов данных, по которым вы выполняете линейную классификацию, имеют тенденцию быть очень большими и содержать много точек.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

Мне нужен алгоритм для бинарного поиска, когда тест на каждом шаге может дать неправильный результат. Справочная информация: мне нужно расположить студентов на наиболее подходящем из 12 уровней сложности. Текущий подход - грубая сила, и он задает 60 вопросов с 4 вариантами ответов с несколькими вариантами ответов, увеличивая сложность, останавливаясь после …

11 algorithms