Als «dimensionality-reduction» getaggte Fragen

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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert

Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...

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Clustering als Dimensionsreduktion

Ich lese ein Buch "Maschinelles Lernen mit Funken" von Nick Pentreath und auf Seite 224-225 diskutiert der Autor über die Verwendung von K-Mitteln als Form der Dimensionsreduktion. Ich habe diese Art der Dimensionsreduktion noch nie gesehen. Hat sie einen Namen oder / und ist sie für bestimmte...

clustering k-means dimensionality-reduction
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Nicht orthogonale Technik analog zu PCA

Angenommen, ich habe einen 2D-Punktdatensatz und möchte die Richtungen aller lokalen Varianzmaxima in den Daten ermitteln, zum Beispiel: PCA hilft in dieser Situation nicht, da es sich um eine orthogonale Zerlegung handelt und daher nicht beide Linien erkennen kann, die ich blau angezeigt habe....

pca dimensionality-reduction
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Dieses Autoencoder-Netzwerk kann nicht ordnungsgemäß funktionieren (mit Faltungs- und Maxpool-Schichten).

Autoencoder- Netzwerke scheinen viel schwieriger zu sein als normale Klassifikator-MLP-Netzwerke. Nach mehreren Versuchen mit Lasagne ist alles, was ich in der rekonstruierten Ausgabe bekomme, etwas, das im besten Fall einer verschwommenen Mittelung aller Bilder der MNIST- Datenbank ähnelt, ohne zu...

machine-learning neural-networks dimensionality-reduction unsupervised-learning autoencoders
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

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