Als «matrix-decomposition» getaggte Fragen

Die Matrixzerlegung bezieht sich auf den Prozess der Faktorisierung einer Matrix in ein Produkt kleinerer Matrizen. Durch Zerlegen einer großen Matrix können viele Matrixalgorithmen effizient ausgeführt werden.

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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...

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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...

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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten

Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...

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