Una matriz dispersa es una matriz donde muchos de los elementos son ceros. La etiqueta también se puede utilizar para la dispersión en otros contextos, como los modelos de regresión con dispersión o el principio de "apuesta por la dispersión".
He visto en alguna parte que las distancias clásicas (como la distancia euclidiana) se vuelven débilmente discriminantes cuando tenemos datos multidimensionales y escasos. ¿Por qué? ¿Tiene un ejemplo de dos vectores de datos dispersos donde la distancia euclidiana no funciona bien? En este caso,...
Aprendí sobre PCA hace unas conferencias en clase y al investigar más sobre este concepto fascinante, aprendí sobre PCA escasa. Quería preguntar, si no me equivoco, esto es lo que es PCA escaso: en PCA, si tiene puntos de datos con variables, puede representar cada punto de datos en espacio...
¿Existe una implementación de bosque aleatorio R que funcione bien con datos muy escasos? Tengo miles o millones de variables de entrada booleanas, pero solo cientos más o menos serán VERDADERAS para cualquier ejemplo dado. Soy relativamente nuevo en R y noté que hay un paquete 'Matrix' para...
¿Cuáles son las principales diferencias entre los datos dispersos y los datos faltantes? ¿Y cómo influye en el aprendizaje automático? Más específicamente, qué efecto tienen los datos dispersos y los datos faltantes en los algoritmos de clasificación y el tipo de algoritmos de regresión (números de...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que sea sobre el tema de Cross Validated. Cerrado hace 5 años . Estoy tratando de compilar una lista de...
Una norma es única (al menos en parte) porque está en el límite entre no convexo y convexo. Una norma es la norma convexa 'más escasa' (¿verdad?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Entiendo que la norma euclidiana tiene raíces en la geometría y tiene una interpretación clara cuando las dimensiones tienen las...
Últimamente he estado viendo muchos documentos sobre representaciones dispersas, y la mayoría de ellos usan la norma ℓpℓp\ell_p y minimizan un poco. Mi pregunta es, ¿cuál es la norma ℓpℓp\ell_p y la norma mixta ℓp,qℓp,q\ell_{p, q} ? ¿Y cómo son relevantes para la...
Estoy tratando de clasificar los mensajes en diferentes categorías usando un SVM. He compilado una lista de palabras / símbolos deseables del conjunto de entrenamiento. Para cada vector, que representa un mensaje, configuro la fila correspondiente a 1si la palabra está presente: "corpus" es:...
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos...
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 opciones de A , \ vec {b}...
La forma clásica del análisis de componentes principales (PCA) es hacerlo en una matriz de datos de entrada cuyas columnas tienen media cero (entonces PCA puede "maximizar la varianza"). Esto se puede lograr fácilmente centrando las columnas. Sin embargo, cuando la matriz de entrada es escasa, la...
¿Alguien tiene experiencia con los enfoques para seleccionar el número de componentes principales dispersos para incluir en un modelo de
Tengo entradas extremadamente escasas, por ejemplo, ubicaciones de ciertas características en una imagen de entrada. Además, cada característica puede tener múltiples detecciones (no estoy seguro si esto tendrá una relación con el diseño del sistema). Esta se presentará como una 'imagen binaria' de...
Estoy tratando de generar una matriz de correlación (psd simétrica) con una estructura de dispersión preespecificada (especificada por un gráfico en nodos). Los nodos que están conectados en el gráfico tienen correlación , el resto todos son 0 y la diagonal es 1.p×pp×pp\times...
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...
Actualmente estoy modelando algunos datos usando una regresión logística binaria. La variable dependiente tiene una buena cantidad de casos positivos y negativos, no es escasa. También tengo un gran conjunto de entrenamiento (> 100,000) y el número de efectos principales que me interesan es de...
Entiendo que la detección comprimida encuentra la solución más escasa para donde , , y , .y=Axy=Axy = Axx∈RDx∈RDx \in \mathbb{R}^DA∈Rk×DA∈Rk×DA \in \mathbb{R}^{k \times D}y∈Rky∈Rky \in \mathbb{R}^{k}k<<Dk<<Dk
Tengo dos implementaciones diferentes de ridgeen MATLAB. Uno es simplemente x =(UNA′A + I λ)- 1UNA′six=(A′A+Iλ)−1A′b\mathbf x = (\mathbf{A}'\mathbf{A}+\mathbf{I}\lambda)^{-1}\mathbf{A}'\mathbf b (como se ve en la página de regresión de cresta de Wikipedia ), con siendo la matriz de identidad de...