Als «algorithms» getaggte Fragen

Eine eindeutige Liste von Rechenschritten, die erforderlich sind, um eine Lösung für eine Klasse von Problemen zu finden.

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Algorithmus zur dynamischen Überwachung von Quantilen
Ich möchte das Quantil einiger Daten schätzen. Die Daten sind so groß, dass sie nicht im Speicher gespeichert werden können. Und Daten sind nicht statisch, es kommen immer neue Daten. Kennt jemand einen Algorithmus zur Überwachung der Quantile der bisher beobachteten Daten mit sehr begrenztem Speicher und Rechenaufwand? Ich finde …
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Warum PCA von Daten mittels SVD der Daten?
In dieser Frage geht es um eine effiziente Methode zur Berechnung von Hauptkomponenten. Viele Texte zur linearen PCA befürworten die Verwendung der Singulärwertzerlegung der fallweisen Daten . Das heißt, wenn wir Daten und wollen die Variablen (seine ersetzen Spalten ) von Hauptkomponenten, wir tun SVD: X = U S V …
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Ist es möglich, eine Reihe von Statistiken zu erstellen, die eine große Anzahl von Stichproben beschreiben, sodass ich dann einen Boxplot erstellen kann?
Ich muss sofort klarstellen, dass ich ein praktizierender Softwareentwickler bin, kein Statistiker, und dass meine College-Statistik-Klasse schon sehr lange her ist… Allerdings würde ich gerne wissen, ob es eine Methode zum Sammeln einer Reihe von beschreibenden Statistiken gibt, mit der dann ein Boxplot erstellt werden kann, bei dem keine einzelnen …
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Beispiele für Probleme mit versteckten Markov-Modellen?
Ich habe eine Menge versteckter Markov-Modelle gelesen und konnte selbst eine ziemlich einfache Version davon programmieren. Aber es gibt zwei Möglichkeiten, die ich zu lernen scheine. Zum einen muss es gelesen und in Code implementiert werden (was getan wird), und zum anderen muss verstanden werden, wie es in verschiedenen Situationen …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Simulation von Zeitreihen bei gegebener Leistung und Kreuzspektraldichte
Aufgrund ihrer Kovarianzmatrix (ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzleistungsspektraldichten (CSDs)) habe ich Probleme, eine Reihe stationärer farbiger Zeitreihen zu erstellen. Ich weiß, dass ich mit zwei Zeitreihen und ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzspektraldichten (CSDs) unter Verwendung vieler allgemein verfügbarer Routinen abschätzen kann, wie z und Funktionen in Matlab usw. Die PSDs …
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Geschwindigkeit, Rechenaufwand von PCA, LASSO, elastisches Netz
Ich versuche, die rechnerische Komplexität / Schätzgeschwindigkeit von drei Gruppen von Methoden für die lineare Regression zu vergleichen, wie sie in Hastie et al. "Elemente des statistischen Lernens" (2. Aufl.), Kapitel 3: Auswahl der Teilmenge Schrumpfmethoden Methoden mit abgeleiteten Eingaberichtungen (PCR, PLS) Der Vergleich kann sehr grob sein, nur um …
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Inwiefern unterscheidet sich ein extrem zufälliger Wald von einem zufälligen Wald?
Ist die Umsetzung von ER effizienter (ähnlich Extreme Gradient Boostingwie die Steigerung des Gradienten) - ist der Unterschied aus praktischer Sicht wichtig? Es gibt ein R-Paket, das sie implementiert. Ist es ein neuer Algorithmus, der die "generische" Implementierung (RandomForest-Paket von R) nicht nur hinsichtlich der Effizienz oder auch in einigen …
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Paarweise Mahalanobis-Entfernungen
Ich muss den Mahalanobis-Abstand in R zwischen jedem Beobachtungspaar in einer n×pn×pn \times p Matrix von Kovariaten berechnen. Ich benötige eine effiziente Lösung, dh es werden nur Abstände berechnet und vorzugsweise in C / RCpp / Fortran usw. implementiert. Ich gehe davon aus, dass , die Populationskovarianzmatrix, unbekannt ist, und …
18 r  algorithms  distance 
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Aktualisieren der SVD-Zerlegung nach dem Hinzufügen einer neuen Zeile zur Matrix
Angenommen, ich habe eine dichte Matrix der Größe und der SVD-ZerlegungIn ich die SVD berechnen sich wie folgt: .EINEIN \textbf{A}m × nm×nm \times nA = U S V⊤.EIN=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Wenn eine neue -te Zeile zu hinzugefügt wird , kann man die neue SVD-Zerlegung basierend auf der alten (dh unter Verwendung von …
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Welcher Optimierungsalgorithmus wird in glm-Funktion in R verwendet?
Mit folgendem Code kann eine logit-Regression in R durchgeführt werden: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Es sieht so aus, als ob der Optimierungsalgorithmus konvergiert hat - es gibt Informationen über die Schrittanzahl des Fisher-Scoring-Algorithmus: Call: …
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