Preguntas etiquetadas con algorithms

El artículo de Wikipedia sobre análisis de componentes principales establece que Existen algoritmos eficientes para calcular la SVD de sin tener que formar la matriz , por lo que calcular la SVD es ahora la forma estándar de calcular un análisis de componentes principales a partir de una matriz de …

17 pca  algorithms  svd  numerics 

Tengo un pequeño problema que me está volviendo loco. Tengo que escribir el procedimiento para un proceso de adquisición en línea de una serie de tiempo multivariante. En cada intervalo de tiempo (por ejemplo, 1 segundo), obtengo una nueva muestra, que es básicamente un vector de coma flotante de tamaño …

16 algorithms  quantiles  online  large-data 

¿Cómo y por qué son importantes los generadores de números aleatorios (RNG) en las estadísticas computacionales? Entiendo que la aleatoriedad es importante al elegir muestras para muchas pruebas estadísticas para evitar sesgos hacia cualquiera de las hipótesis, pero ¿hay otras áreas de estadística computacional donde los generadores de números aleatorios …

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

Los bandidos de brazos múltiples funcionan bien en situaciones en las que tienes opciones y no estás seguro de cuál maximizará tu bienestar. Puede usar el algoritmo para algunas situaciones de la vida real. Como ejemplo, el aprendizaje puede ser un buen campo: Si un niño está aprendiendo carpintería y …

15 algorithms  reinforcement-learning  multiarmed-bandit 

En realidad, estoy escribiendo una implementación de Bosques aleatorios, pero creo que la pregunta es específica de los árboles de decisión (independientemente de los RF). Entonces, el contexto es que estoy creando un nodo en un árbol de decisión y tanto la predicción como las variables objetivo son continuas. El …

15 algorithms  cart  random-forest 

¿Alguien tiene referencia a un resumen de análisis de tiempo de ejecución para algoritmos comunes de aprendizaje automático (diferentes tipos de NN, SVM, etc.)?

15 machine-learning  references  algorithms 

Tengo un vago sentido de lo que es un método de paso de mensajes: un algoritmo que construye una aproximación a una distribución construyendo iterativamente aproximaciones de cada uno de los factores de la distribución condicional a todas las aproximaciones de todos los demás factores. Creo que ambos son ejemplos …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

¿Cuáles son los pros y los contras de aprender sobre las propiedades de una distribución algorítmicamente (a través de simulaciones por computadora) versus matemáticamente? Parece que las simulaciones por computadora pueden ser un método de aprendizaje alternativo, especialmente para aquellos estudiantes nuevos que no se sienten fuertes en el cálculo. …

15 distributions  algorithms  teaching 

Estoy interesado en ver varias métricas diferentes para los algoritmos de clasificación: hay algunas que figuran en la página de Wikipedia de Learning to Rank, que incluyen: • Precisión media promedio (MAP); • DCG y NDCG; • Precisión @ n, NDCG @ n, donde "@n" indica que las métricas se …

15 algorithms  ranking 

En la configuración general del algoritmo de descenso de gradiente, tenemos donde x n es el punto actual, η es el tamaño del paso y g r a d i e n t x n es el gradiente evaluado en x n . Xn + 1= xnorte- η∗ gr a …

15 algorithms  optimization 

Posiblemente fuera de tema aquí, pero ya existen varias ( una , dos ) preguntas relacionadas. Escudriñar la literatura (o una búsqueda en Google de Algoritmos SVD truncados) muestra muchos documentos que usan SVD truncados de varias maneras y afirman (frustrantemente, a menudo sin citas) que existen algoritmos rápidos para …

14 algorithms  svd  numerics 

Para evaluar el rendimiento de un nuevo algoritmo clasificador, estoy tratando de comparar la precisión y la complejidad (big-O en entrenamiento y clasificación). De Machine Learning: una revisión obtengo una lista completa de clasificadores supervisados, también una tabla de precisión entre los algoritmos y 44 problemas de prueba del repositorio …

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

Investigué sobre k-means y esto es lo que obtuve: k-means es uno de los algoritmos más simples que utiliza un método de aprendizaje no supervisado para resolver problemas de agrupamiento conocidos. Funciona muy bien con grandes conjuntos de datos. Sin embargo, también hay inconvenientes de K-Means que son: Fuerte sensibilidad …

14 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

Tal vez es solo que estoy cansado, pero tengo problemas para tratar de entender el algoritmo de Regresión progresiva por etapas. De "Elementos del aprendizaje estadístico" página 60: La regresión progresiva hacia adelante (FS) está aún más restringida que la regresión progresiva hacia adelante. Comienza como una regresión progresiva, con …

14 regression  algorithms  feature-selection 

Actualmente estoy tratando a los valores Simular de un NNN -dimensional variable aleatoria XXX que tiene una distribución normal multivariante con media vector μ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^T y la matriz de covarianza SSS . Espero utilizar un procedimiento similar al método CDF inverso, lo que significa que primero quiero generar unNNN …

14 matlab  algorithms  random-generation  multivariate-normal