Als «numerics» getaggte Fragen

Numerics, auch als Numerical Analysis bekannt, zielt darauf ab, Methoden und Algorithmen für numerische Berechnungen bereitzustellen.

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Warum bevorzugt Andrew Ng SVD und nicht EIG der Kovarianzmatrix, um PCA zu machen?
Ich studiere PCA von Andrew Ngs Coursera-Kurs und anderen Materialien. In der ersten Aufgabe des Stanford NLP-Kurses cs224n und im Vorlesungsvideo von Andrew Ng wird anstelle der Eigenvektorzerlegung der Kovarianzmatrix eine Singulärwertzerlegung durchgeführt, und Ng sagt sogar, dass SVD numerisch stabiler ist als eigendecomposition. Nach meinem Verständnis sollten wir für …
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Wie berechnet man die SVD einer riesigen, dünn besetzten Matrix?
Was ist der beste Weg, um die Singulärwertzerlegung (SVD) einer sehr großen positiven Matrix (65M x 3,4M) zu berechnen, bei der die Daten extrem dünn sind? Weniger als 0,1% der Matrix ist nicht Null. Ich brauche einen Weg, der: passt in den Speicher (ich weiß, dass Online-Methoden existieren) wird in …
26 svd  numerics 
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Seltsame Korrelationen in den SVD-Ergebnissen von Zufallsdaten; Haben sie eine mathematische Erklärung oder handelt es sich um einen LAPACK-Fehler?
Ich beobachte ein sehr seltsames Verhalten beim SVD-Ergebnis von Zufallsdaten, das ich sowohl in Matlab als auch in R reproduzieren kann. Es scheint ein numerisches Problem in der LAPACK-Bibliothek zu sein. ist es? Ich ziehe Proben aus dem dimensionalen Gaußschen mit dem Mittelwert Null und der Identitätskovarianz: . Ich setze …
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Grundlegende Arbeiten zu Matrixzerlegungen
Ich habe kürzlich Skillicorns Buch über Matrixzerlegungen gelesen und war ein bisschen enttäuscht, da es sich an ein junges Publikum richtete. Ich möchte (für mich und andere) eine kurze Bibliographie wesentlicher Arbeiten (Umfragen, aber auch bahnbrechende Arbeiten) zu Matrixzerlegungen zusammenstellen. Was ich in erster Linie im Auge habe, ist etwas …
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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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Was sind effiziente Algorithmen zur Berechnung der Singularwertzerlegung (SVD)?
Der Wikipedia-Artikel zur Hauptkomponentenanalyse besagt dies Es gibt effiziente Algorithmen zur Berechnung der SVD von ohne dass die Matrix muss. Daher ist die Berechnung der SVD heute die Standardmethode zur Berechnung einer Hauptkomponentenanalyse aus einer Datenmatrix, sofern nicht nur eine Handvoll Komponenten erforderlich sind.XXXXTXXTXX^TX Könnte mir jemand sagen, um welche …
17 pca  algorithms  svd  numerics 
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Der standardmäßige lme4-Optimierer erfordert viele Iterationen für hochdimensionale Daten
TL; DR: Die lme4Optimierung scheint standardmäßig in Bezug auf die Anzahl der Modellparameter linear zu sein und ist viel langsamer als ein äquivalentes glmModell mit Dummy-Variablen für Gruppen. Kann ich irgendetwas tun, um es zu beschleunigen? Ich versuche, ein ziemlich großes hierarchisches Logit-Modell (~ 50.000 Zeilen, 100 Spalten, 50 Gruppen) …
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Kullback-Leibler-Divergenz für zwei Proben
Ich habe versucht, eine numerische Schätzung der Kullback-Leibler-Divergenz für zwei Stichproben zu implementieren. Um die Implementierung zu debuggen, ziehen Sie die Stichproben aus zwei Normalverteilungen und N ( 1 , 2 ) .N.( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N (0,1)N.( 1 , 2 )N(1,2)\mathcal N (1,2) Für eine einfache Schätzung habe …
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Softmax-Überlauf [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Während ich auf den nächsten Kurs von Andrew Ng auf Coursera warte, versuche ich, auf …
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Wie man die Quantilfunktion erhält, wenn eine analytische Form der Verteilung nicht bekannt ist
Das Problem kommt von Seite 377-379 dieses [0] Papiers. Betrachten Sie bei einer stetigen Verteilung und einem festen :z ∈ R.FFFz∈Rz∈Rz\in\mathbb{R} Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)Lz(t)=PF(|z−Z|≤t)L_z(t)=P_F(|z-Z|\leq t) und H(z)=L−1z(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=Lz−1(0.5)=medZ∼F|z−Z|H(z)=L^{-1}_z(0.5)=\underset{Z\sim F}{\mbox{med}}|z-Z| wobei die rechte stetige Umkehrung ist. Für ein festes z ist dies also der mittlere Abstand aller Z \ sim F zu z . …
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