Preguntas etiquetadas con matrix

El análisis de componentes principales (PCA) generalmente se explica a través de una descomposición propia de la matriz de covarianza. Sin embargo, también se puede realizar a través de descomposición en valores singulares (SVD) de la matriz de datos . ¿Como funciona? ¿Cuál es la conexión entre estos dos enfoques? …

352 pca  dimensionality-reduction  matrix  svd 

Últimamente me he dado cuenta de que muchas personas están desarrollando equivalentes de tensor de muchos métodos (factorización de tensor, núcleos de tensor, tensores para modelar temas, etc.) Me pregunto, ¿por qué el mundo de repente está fascinado con los tensores? ¿Hay documentos recientes / resultados estándar que sean particularmente …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Para una matriz de datos dada (con variables en columnas y puntos de datos en filas), parece que juega un papel importante en las estadísticas. Por ejemplo, es una parte importante de la solución analítica de los mínimos cuadrados ordinarios. O, para PCA, sus vectores propios son los componentes principales …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Estoy haciendo algunos cálculos en diferentes matrices (principalmente en regresión logística) y comúnmente aparece el error "Matrix is ​​singular", donde tengo que volver y eliminar las variables correlacionadas. Mi pregunta aquí es, ¿qué consideraría una matriz "altamente" correlacionada? ¿Existe un valor umbral de correlación para representar esta palabra? Como si …

66 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

He estado trabajando en R por un tiempo y me he enfrentado a cosas como PCA, SVD, descomposiciones QR y muchos resultados de álgebra lineal (al inspeccionar estimaciones de regresiones ponderadas y demás), así que quería saber si alguien tiene una recomendación sobre un buen libro completo de álgebra lineal …

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

He leído sobre la descomposición de valores singulares (SVD). En casi todos los libros de texto se menciona que factoriza la matriz en tres matrices con especificación dada. Pero, ¿cuál es la intuición detrás de dividir la matriz en tal forma? PCA y otros algoritmos para la reducción de dimensionalidad …

50 matrix  linear-algebra  svd  intuition 

Supongo que la respuesta debería ser sí, pero aún siento que algo no está bien. Debería haber algunos resultados generales en la literatura, ¿alguien podría ayudarme?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

Tengo curiosidad sobre la naturaleza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . ¿Alguien puede decir algo intuitivo sobre "¿Qué dice Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} sobre los datos?" Editar: Gracias por las respuestas Después de tomar algunos cursos excelentes, me gustaría agregar algunos puntos: Es una medida de la información, es decir, xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}x es la cantidad de información …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

Digamos que tengo una densidad normal multivariada . Quiero obtener la segunda derivada (parcial) wrt . No estoy seguro de cómo tomar derivada de una matriz.norte( μ , Σ )norte(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki dice que tome el elemento derivado por elemento dentro de la matriz. Estoy trabajando con la aproximación de …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

Recibí una pregunta extraña cuando estaba experimentando algunas optimizaciones convexas. La pregunta es: Supongamos que genero aleatoriamente (digamos distribución normal estándar) una matriz simétrica (por ejemplo, genero una matriz triangular superior y lleno la mitad inferior para asegurarme de que sea simétrica), ¿cuál es la probabilidad de que sea un …

32 probability  matrix  random-generation  eigenvalues  random-matrix 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 años . Me gustaría realizar una normalización en columna de una matriz en R. Dada una matriz m, …

26 r  data-transformation  normalization  matrix 

Ver esta pregunta en Math SE . Historia corta: leí Los elementos del aprendizaje estadístico y me sentí frustrado cuando estaba tratando de verificar algunos de los resultados, por ejemplo, dado luego RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),\text{RSS}(\beta) = \left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)^{T}\left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)\text{,} Estoy buscando un libro de cálculo matricial que esté escrito como su libro de cálculo …

20 references  matrix  matrix-calculus 

Si tiene una matriz con n filas ym columnas, puede usar SVD u otros métodos para calcular una aproximación de rango bajo de la matriz dada. Sin embargo, la aproximación de rango bajo seguirá teniendo n filas ym columnas. ¿Cómo pueden ser útiles las aproximaciones de bajo rango para el …

20 r  matrix  approximation 

¿Hay una sola palabra en inglés para denotar el "número de columnas" de una matriz? Por ejemplo, "dimensionalidad" de un matriz es . Necesito un término para 3 en este ejemplo. Siempre puedo decir "número de columnas", por supuesto, pero ¿podría tener una sola palabra para eso?2 × 32×32×32\times 32×32×32\times …

18 terminology  matrix