Statistiques et Big Data algorithms

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Quels sont les algorithmes efficaces pour calculer la décomposition en valeurs singulières (SVD)?

L'article de Wikipedia sur l' analyse des composants principaux indique que Il existe des algorithmes efficaces pour calculer la SVD de sans avoir à former la matrice , donc le calcul de la SVD est désormais le moyen standard de calculer une analyse des composants principaux à partir d'une matrice …

17 pca algorithms svd numerics

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Algorithme en ligne pour l'écart absolu moyen et un grand ensemble de données

J'ai un petit problème qui me fait paniquer. Je dois écrire une procédure pour un processus d'acquisition en ligne d'une série temporelle multivariée. À chaque intervalle de temps (par exemple 1 seconde), j'obtiens un nouvel échantillon, qui est essentiellement un vecteur à virgule flottante de taille N. L'opération que je …

16 algorithms quantiles online large-data

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Quelles sont les utilisations importantes de la génération de nombres aléatoires dans les statistiques de calcul?

Comment et pourquoi les générateurs de nombres aléatoires (RNG) sont-ils importants dans les statistiques de calcul? Je comprends que le caractère aléatoire est important lors du choix des échantillons pour de nombreux tests statistiques afin d'éviter tout biais vers l'une ou l'autre hypothèse, mais y a-t-il d'autres domaines des statistiques …

15 hypothesis-testing monte-carlo algorithms random-generation computational-statistics

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Dans quel genre de situations réelles pouvons-nous utiliser un algorithme de bandit multi-bras?

Les bandits multi-bras fonctionnent bien dans une situation où vous avez le choix et vous ne savez pas lequel maximisera votre bien-être. Vous pouvez utiliser l'algorithme pour certaines situations réelles. À titre d'exemple, l'apprentissage peut être un bon domaine: Si un enfant apprend la menuiserie et qu'il est mauvais dans …

15 algorithms reinforcement-learning multiarmed-bandit

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Comment les fractionnements d'arbre de décision devraient-ils être mis en œuvre lors de la prévision des variables continues?

J'écris actuellement une implémentation de Random Forests mais je crois que la question est spécifique aux arbres de décision (indépendants des RF). Le contexte est donc que je crée un nœud dans un arbre de décision et que les variables de prédiction et de cible sont continues. Le nœud a …

15 algorithms cart random-forest

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Analyse au moment de l'exécution des algorithmes courants d'apprentissage automatique

Quelqu'un fait-il référence à un résumé des analyses d'exécution pour les algorithmes d'apprentissage automatique courants (différentes versions de NN, SVM, etc.)?

15 machine-learning references algorithms

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Qu'est-ce qu'une «méthode de transmission des messages»?

J'ai une vague idée de ce qu'est une méthode de transmission de messages: un algorithme qui construit une approximation d'une distribution en construisant itérativement des approximations de chacun des facteurs de la distribution conditionnelle à toutes les approximations de tous les autres facteurs. Je crois que les deux sont des …

15 distributions bayesian references algorithms

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Quels sont les avantages et les inconvénients de l'apprentissage d'une distribution algorithmique (simulations) par rapport à mathématique?

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'apprentissage des propriétés d'une distribution par algorithme (via des simulations informatiques) par rapport à mathématique? Il semble que les simulations informatiques puissent être une méthode d'apprentissage alternative, en particulier pour les nouveaux étudiants qui ne se sentent pas forts en calcul. Il …

15 distributions algorithms teaching

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Mesures pour évaluer les algorithmes de classement

Je suis intéressé à regarder plusieurs mesures différentes pour les algorithmes de classement - il y en a quelques-unes répertoriées sur la page wikipedia Apprendre à classer, notamment: • Précision moyenne moyenne (MAP); • DCG et NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n, où "@n" indique que les métriques …

15 algorithms ranking

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Différence dans l'utilisation du dégradé normalisé et du dégradé

Dans le cadre général de l'algorithme de descente de gradient, nous avons où x n est le point courant, η est la taille du pas et g r a d i e n t x n est le gradient évalué à x n . Xn + 1= xn- η∗ gr …

15 algorithms optimization

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Quels algorithmes rapides existent pour calculer la SVD tronquée?

Peut-être hors sujet ici, mais il existe déjà plusieurs ( une , deux ) questions liées. En fouillant dans la littérature (ou une recherche google pour les algorithmes SVD tronqués), on trouve beaucoup d'articles qui utilisent les SVD tronqués de diverses manières et prétendent (frustrant, souvent sans citation) qu'il existe …

14 algorithms svd numerics

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Classificateurs d'apprentissage automatique Big-O ou complexité

Pour évaluer les performances d'un nouvel algorithme de classificateur, j'essaie de comparer la précision et la complexité (big-O dans la formation et la classification). De Machine Learning: un examen, j'obtiens une liste complète des classificateurs supervisés, ainsi qu'un tableau de précision entre les algorithmes et 44 problèmes de test du …

14 machine-learning classification multiple-comparisons algorithms time-complexity

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Pourquoi utilisons-nous k-means au lieu d'autres algorithmes?

J'ai fait des recherches sur k-means et voici ce que j'ai obtenu: k-means est l'un des algorithmes les plus simples qui utilise une méthode d'apprentissage non supervisée pour résoudre les problèmes de clustering connus. Cela fonctionne très bien avec de grands ensembles de données. Cependant, il existe également des inconvénients …

14 clustering data-mining algorithms k-means

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Quel est l'algorithme de régression étape par étape?

Peut-être que c'est juste que je suis fatigué, mais j'ai du mal à essayer de comprendre l'algorithme de régression par étapes. À partir de "Éléments de l'apprentissage statistique" page 60: La régression pas à pas (FS) est encore plus contrainte que la régression pas à pas. Il commence comme une …

14 regression algorithms feature-selection

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Génération de valeurs à partir d'une distribution gaussienne multivariée

Je suis actuellement en train de valeurs Simuler d'une NNN variable aléatoire de dimension qui a une distribution normale à plusieurs variables avec le vecteur moyen et covariance matrice .μ = ( μ 1 , . . . , Μ N ) T SXXXμ=(μ1,...,μN)Tμ=(μ1,...,μN)T\mu = (\mu_1,...,\mu_N)^TSSS J'espère que d'utiliser une …

14 matlab algorithms random-generation multivariate-normal

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