Als «machine-learning» getaggte Fragen

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Tragen Sie PCA auf eine sehr große, dünnflüssige Matrix auf
Ich führe eine Textklassifizierungsaufgabe mit R durch und erhalte eine Dokumentterm-Matrix mit einer Größe von 22490 mal 120.000 (nur 4 Millionen Einträge ungleich Null, weniger als 1% Einträge). Jetzt möchte ich die Dimensionalität mit PCA (Principal Component Analysis) reduzieren. Leider kann R diese riesige Matrix nicht verarbeiten, daher speichere ich …

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Berechnung der Lagrange-Koeffizienten für SVM in Python
Ich versuche, eine vollständige SVM- Implementierung in Python zu schreiben, und habe einige Probleme bei der Berechnung der Lagrange-Koeffizienten. Lassen Sie mich zunächst umformulieren, was ich aus dem Algorithmus verstehe, um sicherzustellen, dass ich auf dem richtigen Weg bin. Wenn ein Datensatz ist und die Klassenbezeichnung von , dann istx1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, …

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Neigen RBF-Kernel-Matrizen dazu, schlecht konditioniert zu sein?
Ich verwende die RBF-Kernelfunktion, um einen kernelbasierten Algorithmus für maschinelles Lernen (KLPP) zu implementieren. Die resultierende Kernelmatrix ist extrem schlecht konditioniert. Die Bedingungsnummer der L2-Norm lautetKKK 1017-1064K(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)1017−10641017−106410^{17}-10^{64} Gibt es eine Möglichkeit, es gut konditioniert zu machen? Ich denke, Parameter muss eingestellt werden, aber ich weiß nicht genau, wie.σσ …

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Einsatz von maschinellem Lernen in der rechnergestützten Fluiddynamik
Hintergrund: Ich habe für einen Kurs nur eine funktionierende numerische Lösung für 2d Navier-Stokes erstellt. Es war eine Lösung für den deckelgetriebenen Hohlraumfluss. Der Kurs diskutierte jedoch eine Reihe von Schemata für räumliche Diskretisierungen und Zeitdiskretisierungen. Ich habe auch mehr Kurse zur Symbolmanipulation für NS absolviert. Einige der numerischen Ansätze …

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Vorhersage der Laufzeiten für dichte lineare Algebra
Ich möchte Laufzeiten für dichte lineare Algebraoperationen auf einer bestimmten Architektur unter Verwendung einer bestimmten Bibliothek vorhersagen. Ich möchte ein Modell lernen, das sich der Funktion annähert F.o p: :F.Öp:: ::F_{op} \;::\; Eingabegrößen Laufzeit→→ \rightarrow für Operationen wie Matrixmultiplizieren, elementweises Addieren, dreieckiges Lösen usw. Ich vermute, dass diese Laufzeiten aufgrund …


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fmincg Implementierung in Python
Ich versuche, neuronale Netze in Python erneut zu implementieren. Ich habe die Kostenfunktion und den Backpropagation-Algorithmus korrekt implementiert. Ich habe sie überprüft, indem ich den entsprechenden Octave-Code ausgeführt habe. Wenn ich jedoch versuche, die scipy.optimize.fmin_cgFunktion zu verwenden, dauert die Ausführung der Iterationen sehr lange. Es wird mit einer Warnung beendet …
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