Perguntas com a marcação «algorithms»

O artigo da Wikipedia sobre análise de componentes principais afirma que Existem algoritmos eficientes para calcular o SVD de sem precisar formar a matriz , portanto, calcular o SVD agora é a maneira padrão de calcular uma análise de componentes principais a partir de uma matriz de dados, a menos …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

Eu tenho um pequeno problema que está me deixando em pânico. Eu tenho que escrever o procedimento para um processo de aquisição on-line de uma série temporal multivariada. A cada intervalo de tempo (por exemplo, 1 segundo), recebo uma nova amostra, que é basicamente um vetor de ponto flutuante do …

16 algorithms  quantiles  online  large-data 

Como e por que os RNGs são importantes na estatística computacional? Entendo que a aleatoriedade é importante ao escolher amostras para muitos testes estatísticos, a fim de evitar distorções em relação a qualquer hipótese, mas existem outras áreas da estatística computacional em que os geradores de números aleatórios são importantes?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Bandidos de vários braços funcionam bem em situações em que você tem opções e não tem certeza de qual delas maximizará seu bem-estar. Você pode usar o algoritmo para algumas situações da vida real. Como exemplo, o aprendizado pode ser um bom campo: Se uma criança está aprendendo carpintaria e …

15 algorithms  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

Na verdade, estou escrevendo uma implementação do Random Forests, mas acredito que a pergunta é específica para as árvores de decisão (independentes dos RFs). Portanto, o contexto é que estou criando um nó em uma árvore de decisão e as variáveis ​​de previsão e de destino são contínuas. O nó …

15 algorithms  cart  random-forest 

Alguém tem referência a um resumo das análises em tempo de execução para algoritmos comuns de aprendizado de máquina (diferentes tipos de NN, SVMs, etc)?

15 machine-learning  references  algorithms 

Tenho uma vaga noção do que é um método de passagem de mensagens: um algoritmo que constrói uma aproximação a uma distribuição, construindo iterativamente aproximações de cada um dos fatores da distribuição, condicionadas a todas as aproximações de todos os outros fatores. Acredito que ambos são exemplos de Passagem Variacional …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Quais são os prós e os contras de aprender sobre as propriedades de uma distribuição algoritmicamente (através de simulações em computador) versus matematicamente? Parece que as simulações por computador podem ser um método de aprendizado alternativo, especialmente para os novos alunos que não se sentem fortes em cálculo. Também parece …

15 distributions  algorithms  teaching 

Na configuração geral do algoritmo de descida em gradiente, temos que x n é o ponto atual, η é o tamanho da etapa e g r a d i e n t x n é o gradiente avaliado em x n . xn+1=xn−η∗gradientxnxn+1=xn−η∗gradientxnx_{n+1} = x_{n} - \eta * gradient_{x_n}xnxnx_nηη\etagradientxngradientxngradient_{x_n}xnxnx_n Eu …

15 algorithms  optimization 

Possivelmente fora do tópico aqui, mas já existem várias ( uma , duas ) questões relacionadas. Pesquisando na literatura (ou uma pesquisa no Google por algoritmos SVD truncados) aparece muitos artigos que usam SVDs truncados de várias maneiras e afirmam (frustrantemente, muitas vezes sem citação) que existem algoritmos rápidos para …

14 algorithms  svd  numerics 

Para avaliar o desempenho de um novo algoritmo classificador, estou tentando comparar a precisão e a complexidade (grande O no treinamento e classificação). No Machine Learning: uma revisão , recebo uma lista completa de classificadores supervisionados, também uma tabela de precisão entre os algoritmos e 44 problemas de teste no …

14 machine-learning  classification  multiple-comparisons  algorithms  time-complexity 

Eu pesquisei sobre k-means e é isso que obtive: k-means é um dos algoritmos mais simples que usa o método de aprendizado não supervisionado para resolver problemas conhecidos de agrupamento. Funciona muito bem com grandes conjuntos de dados. No entanto, também existem desvantagens do K-Means, que são: Forte sensibilidade a …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Talvez seja apenas porque estou cansada, mas estou tendo problemas para tentar entender o algoritmo Forward Stagewise Regression. Na página "Elementos da aprendizagem estatística", página 60: A regressão forward-stagewise (FS) é ainda mais restrita que a regressão forward-stepwise. Começa como regressão progressiva para a frente, com uma interceptação igual à …

14 regression  algorithms  feature-selection 

Atualmente, estou tentando valores simulados de um -dimensional variável aleatória que tem uma distribuição normal com média multivariada vetor e matriz de covariância .X μ = ( μ 1 , . . . , Μ N ) t SNNNXXXμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS Eu estou esperando para utilizar um procedimento similar ao …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal 

Estou interessado em analisar várias métricas diferentes para algoritmos de classificação - existem algumas listadas na página da Wikipedia Learning to Rank, incluindo: • Precisão média média (PAM); • DCG e NDCG; • Precisão @ n, NDCG @ n, em que "@n" indica que as métricas são avaliadas apenas nos …

14 algorithms  ranking