Statistiche e Big Data high-dimensional

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Stima dell'incertezza in problemi di inferenza ad alta dimensione senza campionamento?

Sto lavorando a un problema di inferenza ad alta dimensione (circa 2000 parametri del modello) per il quale siamo in grado di eseguire in modo robusto la stima MAP trovando il massimo globale del log-posteriore utilizzando una combinazione di ottimizzazione basata sul gradiente e un algoritmo genetico. Mi piacerebbe molto …

9 bayesian uncertainty high-dimensional variational-bayes

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In che modo i bambini riescono a riunire i genitori in una proiezione PCA di un set di dati GWAS?

Prendi 20 punti casuali in uno spazio di 10.000 dimensioni con ciascuna coordinata iid da . Dividili in 10 coppie ("coppie") e aggiungi la media di ciascuna coppia ("un figlio") al set di dati. Quindi esegui PCA sui 30 punti risultanti e traccia il PC1 contro il PC2.N(0,1)N(0,1)\mathcal N(0,1) Accade …

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Scoperti dati ad alta dimensione, correlati e principali caratteristiche / covariate; test di ipotesi multiple?

Ho un set di dati con circa 5.000 funzionalità / covariate spesso correlate e una risposta binaria. I dati mi sono stati forniti, non li ho raccolti. Uso il lazo e l'incremento gradiente per costruire modelli. Uso convalida incrociata nidificata iterata. Riporto i 40 coefficienti (assoluti) più grandi di Lasso …

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PCA troppo lento quando entrambi n, p sono grandi: alternative?

Impostazione del problema Ho punti dati (immagini) di alta dimensione (4096), che sto cercando di visualizzare in 2D. A tal fine, sto usando t-sne in un modo simile al seguente codice di esempio di Karpathy . La documentazione di scikit-learn consiglia di utilizzare PCA per ridurre prima la dimensione dei …

9 pca dimensionality-reduction high-dimensional java tsne

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Trova coppie vicine in uno spazio dimensionale molto elevato con vettori sparsi

Ho (~ un milione) di vettori di funzioni. Ci sono (~ un milione) di caratteristiche binarie, ma in ogni vettore solo (~ un migliaio) di loro sarebbe , il resto sono . Sto cercando le coppie di vettori che hanno almeno (~ cento) caratteristiche in comune ( in entrambi). Il …

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