Scienza computazionale machine-learning

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Vorrei sapere se esiste un modo rapido per calcolare la distanza euclidea di due vettori in Ottava. Sembra che non ci sia una funzione speciale per questo, quindi dovrei semplicemente usare la formula con sqrt?

16 octave discretization nonlinear-equations newton-method visualization fluid-dynamics mesh-generation finite-element finite-volume optimization algorithms approximation fluid-dynamics navier-stokes comsol modeling optimization sparse-matrix matrix condition-number visualization matlab quadrature blas intel-mkl finite-element gpu discontinuous-galerkin mathematica optimization convex-optimization algorithms reference-request matlab statistics finite-element numerical-analysis petsc molecular-dynamics machine-learning statistics visualization open-source statistics image-processing visualization python petsc finite-element fluid-dynamics stability navier-stokes incompressible

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Python OSS alternative per Matlab Neural Network Toolbox. Qualche intercomunicazione?

Vorrei essere indipendente dal software commerciale per il mio lavoro scientifico. Trovo insoddisfacenti i pacchetti commerciali come Matlab e le sue cassette degli attrezzi, perché non so se avrò accesso a Matlab in futuro e perché non mi piace la lingua. Pertanto, sto cercando alternative. Fortunatamente, sono abbastanza fluente in …

16 python machine-learning

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Applicare PCA su una matrice sparsa molto grande

Sto eseguendo un'attività di classificazione del testo con R e ottengo una matrice di termini documento con dimensioni 22490 per 120.000 (solo 4 milioni di voci diverse da zero, meno dell'1% delle voci). Ora voglio ridurre la dimensionalità utilizzando PCA (analisi dei componenti principali). Sfortunatamente, R non è in grado …

16 machine-learning

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Calcolo dei coefficienti di Lagrange per SVM in Python

Sto cercando di scrivere un'implementazione SVM completa in Python e ho qualche problema nel calcolo dei coefficienti di Lagrange. Prima di tutto lasciami riformulare ciò che ho capito dall'algoritmo per assicurarmi di essere sulla strada giusta. Se è un set di dati e è l'etichetta di classe di , quindiy …

10 optimization machine-learning support-vector-machines quadratic-programming

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Le matrici del kernel RBF tendono ad essere mal condizionate?

Uso la funzione kernel RBF per implementare un algoritmo di machine learning (KLPP) basato sul kernel, la risultante matrice del kernel KKK K( i , j ) = exp( - ( xio- xj)2σ2m)K(i,j)=exp⁡(−(xi−xj)2σm2)K(i,j)= \exp\left({\frac{-(x_{i}-x_{j})^2}{ \sigma_{m}^2}}\right) risulta estremamente mal condizionato. Il numero di condizione della norma L2 è di1017- 10641017−106410^{17}-10^{64} C'è …

10 linear-algebra machine-learning interpolation support-vector-machines

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Uso dell'apprendimento automatico nella fluidodinamica computazionale

Contesto: per un corso ho creato solo una soluzione numerica funzionante a 2d Navier-Stokes. Era una soluzione per il flusso di cavità guidato dal coperchio. Il corso, tuttavia, ha discusso una serie di schemi per discretizzazioni spaziali e discretizzazioni temporali. Ho anche seguito altri corsi di manipolazione dei simboli applicati …

9 finite-difference fluid-dynamics machine-learning numerics

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Prevedere i tempi di autonomia per una densa algebra lineare

Vorrei prevedere i tempi di autonomia per operazioni di algebra lineare densa su un'architettura specifica utilizzando una libreria specifica. Vorrei imparare un modello che approssima la funzione Fop::Fop::F_{op} \;::\; dimensioni di input runtime→→ \rightarrow per operazioni come moltiplicare matrice, aggiungere elementi, risolvere triangolare, ecc. Ho il sospetto che questi runtime …

9 linear-algebra machine-learning

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