Science computationnelle machine-learning

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Je voudrais savoir s'il existe un moyen rapide de calculer la distance euclidienne de deux vecteurs en octave. Il semble qu'il n'y ait pas de fonction spéciale pour cela, alors devrais-je simplement utiliser la formule avec sqrt?

18 octave discretization nonlinear-equations newton-method visualization fluid-dynamics mesh-generation finite-element finite-volume optimization algorithms approximation fluid-dynamics navier-stokes comsol modeling optimization sparse-matrix matrix condition-number visualization matlab quadrature blas intel-mkl finite-element gpu discontinuous-galerkin mathematica optimization convex-optimization algorithms reference-request matlab statistics finite-element numerical-analysis petsc molecular-dynamics machine-learning statistics visualization open-source statistics image-processing visualization python petsc finite-element fluid-dynamics stability navier-stokes incompressible

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Alternatives Python OSS pour Matlab Neural Network Toolbox. Des comparaisons?

J'aimerais être indépendant des logiciels commerciaux pour mon travail scientifique. Je trouve une dépendance à des packages commerciaux tels que Matlab et ses boîtes à outils insatisfaisante, car je ne sais pas si j'aurai accès à Matlab à l'avenir, et parce que je n'aime pas la langue. Par conséquent, je …

16 python machine-learning

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Appliquer l'APC sur une très grande matrice clairsemée

Je fais une tâche de classification de texte avec R, et j'obtiens une matrice de termes de document avec la taille 22490 par 120 000 (seulement 4 millions d'entrées non nulles, moins de 1% d'entrées). Maintenant, je veux réduire la dimensionnalité en utilisant PCA (analyse en composantes principales). Malheureusement, R …

16 machine-learning

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Calcul des coefficients de Lagrange pour SVM en Python

J'essaie d'écrire une implémentation SVM complète en Python et j'ai quelques problèmes pour calculer les coefficients Lagrange. Permettez-moi d'abord de reformuler ce que je comprends de l'algorithme pour m'assurer que je suis sur la bonne voie. Si est un ensemble de données et est l'étiquette de classe de , alorsx1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, …

10 optimization machine-learning support-vector-machines quadratic-programming

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Les matrices du noyau RBF ont-elles tendance à être mal conditionnées?

J'utilise la fonction de noyau RBF pour implémenter un algorithme d'apprentissage machine basé sur le noyau (KLPP), la matrice de noyau résultante KKK K(i,j)=exp(−(xi−xj)2σ2m)K(i,j)=exp⁡(−(xi−xj)2σm2)K(i,j)= \exp\left({\frac{-(x_{i}-x_{j})^2}{ \sigma_{m}^2}}\right) est extrêmement mal conditionnée.Le nombre de conditions de la norme L2 est de1017−10641017−106410^{17}-10^{64} Existe-t-il un moyen de le rendre bien conditionné? Je suppose que …

10 linear-algebra machine-learning interpolation support-vector-machines

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Utilisation de l'apprentissage automatique dans la dynamique des fluides computationnelle

Contexte: Je n'ai créé qu'une seule solution numérique fonctionnelle pour 2d Navier-Stokes, pour un cours. C'était une solution pour l'écoulement de la cavité entraîné par le couvercle. Le cours a cependant discuté d'un certain nombre de schémas pour les discrétisations spatiales et les discrétisations temporelles. J'ai également suivi plus de …

9 finite-difference fluid-dynamics machine-learning numerics

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Prédire les temps d'exécution pour l'algèbre linéaire dense

Je voudrais prédire les temps d'exécution des opérations d'algèbre linéaire dense sur une architecture spécifique en utilisant une bibliothèque spécifique. Je voudrais apprendre un modèle qui se rapproche de la fonction Fo p: :Fop::F_{op} \;::\; tailles d'entrée runtime→→ \rightarrow pour des opérations telles que multiplication matricielle, ajout par élément, résolution …

9 linear-algebra machine-learning

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