Preguntas etiquetadas con matrix

Esta es una pregunta muy simple, pero no puedo encontrar la derivación en ningún lugar de Internet o en un libro. Me gustaría ver la derivación de cómo un Bayesiano actualiza una distribución normal multivariada. Por ejemplo: imagina que P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

Para la norma vectorial, la norma L2 o "distancia euclidiana" es la definición ampliamente utilizada e intuitiva. Pero, ¿por qué la definición de norma "más utilizada" o "predeterminada" para una matriz es la norma espectral , pero no la norma Frobenius (que es similar a la norma L2 para los …

17 matrix  linear-algebra 

¿Es el promedio de múltiples matrices definidas positivas necesariamente definidas positivamente o semi-definidas positivas? El promedio es el promedio de elementos sabios.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-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 2 años . ¿Podría alguien idear el código R para trazar una elipse de los valores propios y los …

15 r  multivariate-analysis  matrix  matrix-decomposition 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

¿Cuál es un ejemplo de colinealidad perfecta en términos de la matriz de diseño XXX ? Quisiera un ejemplo donde β = ( X ' X ) - 1 X ' Y no puede estimarse porque ( X ' X ) no es invertible.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Es bien sabido que una matriz de covarianza debe ser definida semi-positiva, sin embargo, ¿es verdad lo contrario? Es decir, ¿corresponde cada matriz definida semi-positiva a una matriz de covarianza?

12 covariance  matrix 

El siguiente ejemplo está tomado de las conferencias en deeplearning.ai muestra que el resultado es la suma del producto elemento por elemento (o "multiplicación por elementos". Los números rojos representan los pesos en el filtro: ( 1 ∗ 1 ) + ( 1 ∗ 0 ) + ( 1 ∗ …

12 deep-learning  conv-neural-network  matrix 

La forma cerrada de w en regresión lineal se puede escribir como w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty ¿Cómo podemos explicar intuitivamente el papel de en esta ecuación?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

En el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng, usa esta fórmula: ∇UNAt r ( A B ATC) = CA B + CTA BT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T y él hace una prueba rápida que se muestra a continuación: ∇UNAt r ( A B ATC)= ∇UNAt r ( f( …

10 machine-learning  matrix  derivative 

En la lmerfunción dentro lme4de Rhay una llamada para la construcción de una matriz de modelo de efectos aleatorios, , como se explica aquí , páginas 7 - 9.ZZZ El cálculo de implica productos de KhatriRao y / o Kronecker de dos matrices, y . ZZZJyoJyoJ_iXyoXyoX_i La matriz es un …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

En el libro de texto que estoy leyendo, usan definición positiva (definición semi-positiva) para comparar dos matrices de covarianza. La idea es que si A−BA−BA-B es pd entonces BBB es menor que AAA . ¿Pero me cuesta entender la intuición de esta relación? Hay un hilo similar aquí: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices ¿Cuál …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Es bien sabido (por ejemplo, en el campo de la detección de compresión) que la norma es "inductora de la dispersión", en el sentido de que si minimizamos lo funcional (para la matriz fija y el vector ) para lo suficientemente grande \ lambda> 0 , es probable que muchas …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

Tengo matrices de correlación ( n × n ) calculadas con conjuntos P de datos ( m × n ) (observados) utilizando la función MATLAB .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef ¿Cómo comparo y analizo estas matrices de correlación entre sí?PPP ¿Cuáles son las pruebas, métodos y / o puntos de …

10 correlation  matlab  matrix