Una forma de generar incrustaciones de palabras es la siguiente ( espejo ): Obtenga un corpus, por ejemplo, "Me gusta volar. Me gusta la PNL. Me gusta el aprendizaje profundo". Construya la matriz de concordancia de palabras a partir de ella: Realice SVD en y mantenga las primeras columnas...
En todos los sistemas de recomendación modernos que he visto que se basan en la factorización matricial, se realiza una factorización matricial no negativa en la matriz de película del usuario. Puedo entender por qué la no negatividad es importante para la interpretabilidad y / o si desea factores...
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 el año pasado . Estoy usando la descomposición vectorial...
Estoy utilizando un análisis semántico latente para representar un corpus de documentos en un espacio dimensional inferior. Quiero agrupar estos documentos en dos grupos usando k-means. Hace varios años, hice esto usando el gensim de Python y escribiendo mi propio algoritmo k-means. Determiné los...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
Realicé una descomposición SVD y una escala multidimensional de una matriz de datos de 6 dimensiones, para obtener una mejor comprensión de la estructura de los datos. Desafortunadamente, todos los valores singulares son del mismo orden, lo que implica que la dimensionalidad de los datos es de...
No entiendo por qué la reducción en la dimensión es importante. ¿Cuál es el beneficio de tomar algunos datos y reducir su
Mi pregunta es generalmente sobre la descomposición del valor singular (SVD), y particularmente sobre la indexación semántica latente (LSI). Digamos que tengo que contiene frecuencias de 5 palabras para 7 documentos.UNAw o r d× do c u m e n tAword×document A_{word \times document} A =...
Digamos que puedo conocer la SVD de alguna matriz XXX: X=USVTX=USVTX = USV^T Si tengo una matriz ortogonal AAA (es decir, AAA es cuadrado y tiene columnas ortonormales), entonces la SVD de XAXAXA es XA=USWTXA=USWTXA = USW^T dónde W=ATVW=ATVW = A^TV. Pero, ¿se puede decir algo sobre la SVD de...
Estoy tratando de hacer SVD a mano: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Pero la última línea no regresa m. ¿Por qué?...
En el documento original de pLSA, el autor, Thomas Hoffman, establece un paralelismo entre las estructuras de datos de pLSA y LSA que me gustaría discutir con usted. Antecedentes: Inspirándose en la recuperación de información, supongamos que tenemos una colección de documentos y un vocabulario...
Digamos que tengo un n×mn×mn \times m matriz de datos centrada AAA con SVD A=UΣVTA=UΣVTA = U \Sigma V^{T}. Por ejemplo, m=50m=50m=50 columnas (medidas) que son espectros con n=100n=100n=100diferentes frecuencias La matriz está centrada de modo que las filas de la matriz tienen sus medias restadas....
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, si elimino los valores de NA,...