Uma matriz esparsa é uma matriz em que muitos dos elementos são zeros. A tag também pode ser usada para esparsidade em outros contextos, como modelos de regressão com esparsidade ou o princípio "apostar na esparsidade".
Vi em algum lugar que distâncias clássicas (como a distância euclidiana) se tornam fracamente discriminantes quando temos dados multidimensionais e esparsos. Por quê? Você tem um exemplo de dois vetores de dados esparsos em que a distância euclidiana não apresenta bom desempenho? Nesse caso, que...
Eu aprendi sobre o PCA algumas aulas atrás na aula e, pesquisando mais sobre esse conceito fascinante, fiquei sabendo sobre o PCA escasso. Eu queria perguntar, se não estou errado, é isso o PCA escasso: No PCA, se você tiver pontos de dados com variáveis , poderá representar cada ponto de dados no...
Existe uma implementação de floresta aleatória R que funciona bem com dados muito esparsos? Eu tenho milhares ou milhões de variáveis de entrada booleanas, mas apenas centenas ou mais serão VERDADEIRAS para qualquer exemplo. Sou relativamente novo no R e notei que há um pacote 'Matrix' para...
Quais são as principais diferenças entre dados esparsos e dados ausentes? E como isso influencia o aprendizado de máquina? Mais especificamente, que efeito os dados esparsos e ausentes têm sobre algoritmos de classificação e algoritmos de regressão (números preditores). Estou falando de uma...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 5 anos . Estou tentando compilar uma lista de...
Uma norma é única (pelo menos em parte) porque está no limite entre não convexo e convexo. Uma norma é a norma convexa 'mais esparsa' (certo?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Entendo que a norma euclidiana tem raízes na geometria e tem uma interpretação clara quando as dimensões têm as mesmas unidades....
Ultimamente, tenho visto muitos trabalhos sobre representações esparsas, e a maioria deles usa a norma ℓpℓp\ell_p e faz alguma minimização. Minha pergunta é, qual é o ℓpℓp\ell_p norma, e o ℓp,qℓp,q\ell_{p, q} norma mista? E como eles são relevantes para a
Estou tentando classificar mensagens em diferentes categorias usando um SVM. Eu compilei uma lista de palavras / símbolos desejáveis do conjunto de treinamento. Para cada vetor, que representa uma mensagem, defino a linha correspondente como 1se a palavra estiver presente: "corpus" é: [mary,...
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...
É bem sabido (por exemplo, no campo do sensoriamento compressivo) que a norma é "indutora de dispersão", no sentido de que se minimizarmos o funcional (para matriz fixa A e vetor → b ) f A , → b ( → x ) = ‖ A → x - → b ² 2 2 + λ ″ → x ″ 1 para um tamanho suficientemente grande λ > 0 , é provável...
O método clássico de análise de componentes principais (PCA) é fazê-lo em uma matriz de dados de entrada cujas colunas têm média zero (o PCA pode "maximizar a variação"). Isso pode ser alcançado facilmente centralizando as colunas. No entanto, quando a matriz de entrada for esparsa, a matriz...
Alguém tem experiência com abordagens para selecionar o número de componentes principais esparsos para incluir em um modelo de
Tenho entradas extremamente esparsas, por exemplo, locais de determinados recursos em uma imagem de entrada. Além disso, cada recurso pode ter várias detecções (não tenho certeza se isso influenciará o design do sistema). Vou apresentar como uma imagem binária do canal k com pixels ON representando...
Eu estou tentando gerar uma matriz de correlação (psd simétrico) com uma estrutura de esparsidade pré-especificada (especificada por um gráfico nos nós ). Os nós conectados no gráfico têm correlação , resto todos são 0 e a diagonal é tudo 1.p ρ ∼ U ( 0 , 1 )p×pp×pp\times ppppρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho...
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...
Atualmente, estou modelando alguns dados usando uma regressão logística binária. A variável dependente possui um bom número de casos positivos e negativos - não é escassa. Eu também tenho um grande conjunto de treinamento (> 100.000) e o número de efeitos principais nos quais estou interessado é...
Entendo que o sensor comprimido encontra a solução mais esparsa para onde , e , .X ∈ R D Um ∈ R k x D y ∈ R k k < < Dy=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
Eu tenho duas implementações diferentes ridgeno MATLAB. Um é simplesmente x=(A′A+Iλ)−1A′bx=(A′A+Iλ)−1A′b\mathbf x = (\mathbf{A}'\mathbf{A}+\mathbf{I}\lambda)^{-1}\mathbf{A}'\mathbf b (como visto na página de regressão de cume da Wikipedia ), com sendo a matriz de identidade das colunas de...