Разное

Factoran matlab: Factor analysis — MATLAB factoran

Содержание

Машинное обучение в MATLAB — Павел Рословец

Машинное обучение
         в MATLAB
        Павел Рословец
                         1
План вебинара
 Машинное обучение
 Глубокое обучение        45 мин
 Обучение на Big   Data
 Экспорт алгоритмов
                                    2
Развитие технологий ИИ
                    Искусственный интеллект
                     Аргументация
Широта применения
                                         Восприятие
                                                          Машинное обучение
                           Представление знаний           Предсказание погоды     Определение спама
                                                                                     Алгоритмический трейдинг
                        Машинный перевод                         Интернет вещей
                                                          Обнаружение мошенничества      Глубокое обучение
                                    Компьютерные игры
                                                            Биоинформатика                Распознавание объектов
                     Интерактивные проргаммы                  Медицинская диагностика       Автономные авто
                                     Экспертные системы    Мониторинг здоровья                            Роботы
                1950s                                       1980s                                               сегодня
                                                                                                                      3
Машинное обучение рассматривают, когда
• Решение слишком сложное для написания уравнений                           Потому что
                                                                            алгоритмы могут:
                                                                           находить сложные
                                                                           нелинейные
   Распознавание речи    Распознавание объектов Контроль оборудования      взаимосвязи
 • Решение должно адаптироваться под новые данные
                                                                           корректироваться
                                                                           при поступлении
     Прогноз погоды     Предсказание энергозатрат Предсказание рынка       новых данных
 • Решение нужно масштабировать
                                                                           эффективно
                                                                           обучаться на
     Аналитика IoT            Поиск такси   Предсказание задержки рейсов
                                                                           больших данных
                                                                                               4
Сложности машинного обучения
    Анализ занимает много времени
     Большое количество математических функций
    Необходима серьезная техническая экспертиза
     Документация и приложения упрощают работу
    Нет одного решения для всего
     Приложения позволяют быстро подобрать модель
    Решения в виде «черных ящиков»
     Создание из моделей независимых приложений
                                                    5
Алгоритмы машинного обучения
             Обучение без
                                Кластеризация
               учителя
              Группировка и
             интерпретация
 Машинное    входных данных
 обучение
                                Классификация
              Обучение с
               учителем
            Поиск взаимосвязи     Регрессия
             между входом и
                выходом
                                                6
Кластеризация
        Обучающие данные
    Входные
    данные                 Кластеры
                ?
                                      7
Классификация
        Обучающие данные
    Входные
    данные                 Классы
                ?
                                    8
Регрессия
        Обучающие данные
    Входные                Непрерывная
    данные                 величина
               ?
                                         9
Statistics and Machine Learning
Toolbox
                                  10
Методы кластеризации
                     Кластеризация
     k-Means,                     Gaussian      Hidden
                   Hierarchical
   Fuzzy C-Means                  Mixture    Markov Model
                                                            11
Методы обучения с учителем
                               Gaussian
                               Process
                             Регрессия
                                Non-linear                   Support
   Decision     Ensemble                          Linear
                                  Reg.                         Vector
    Trees       Methods       (GLM, Logistic)   Regression
                                                             Machines
                      Классификация
              Discriminant                      Nearest
                              Naive Bayes
                Analysis                        Neighbor
                                                                        12
Улучшение моделей
• Выбор признаков
• Трансформация
  признаков
• Настройка
  гиперпараметров
                    13
Выбор признаков
(Feature Selection)
  • Stepwise regression
  • Sequential feature selection
  • Regularization
  • Neighborhood component analysis (NCA)
                                            14
Трансформация признаков
(Feature Transformation)
  • Principal component analysis (PCA)
  • Nonnegative matrix factorization
  • Factor analysis
  • Sparse Filtering
  • Reconstruction ICA
                                         15
Демо ирисы Фишера
Кластеризация
Sepal
          Petal
                    16
Предсказательное обслуживание
(Predictive Maintenance)
                           Сбор данных
                  Анализ накопленных данных
            Создание модели для предсказания отказов
             Развертывание модели для предсказания в
                       реальном времени
                     Предотвращение отказов
                                                       17
Демо предсказание отказов двигателя
Классификация
   Данные
    Сигналы с датчиков 100
    двигателей одной модели
   Цель
    Построить модель предсказания
    отказов
                                      18
Использование накопленных данных
                 Начало использования   Начало записи   Отказ   Обслуживание
 Накопленные
                 Двигатель1
                 Двигатель2
               Двигатель100
 «Живые»
                                                                    Циклы
                                                                   (время)
               Двигатель200                              ?
                                                                               19
Демо предсказание стоимости такси
Регрессия
   Данные
    Статистика поездок такси
    Нью-Йорка
   Цель
    Построить модель предсказания
    стоимости поездки
                                    20
Обучение на больших данных
   Зачем использовать?
    –Обучение на больших выборках дает более
     точную модель
   Сложности
    –Данные не помещаются в память
    –Интерактивная работа непрактична
                                               21
Стандартные методы
 • Использование только части данных
 • Последовательная работа с частями данных
 • Распараллеливание обработки
      • Дополнительная работа
      • Требует больше усилий/кода
      • Может повлиять на качество результата
                                                22
Подход MATLAB
 • Быстрый переход к большим данным
 • Обучение на больших данных
 • Автоматическое распараллеливание
      • Бесшовный переход от обучения на
        обычных данных к Big Data
                                           23
Машинное обучение на Big Data
• Статистика (skewness, tabulate,            • Linear classification methods for
  crosstab, cov, grpstats, …)                  SVM and logistic regression
• K-means кластеризация (kmeans)               (fitclinear)
                                             • Random forest ensembles of
• Визуализация (ksdensity,
                                               classification trees (TreeBagger)
  binScatterPlot; histogram, histogram2)
• Уменьшение размерности (pca,               • Naïve Bayes classification (fitcnb)
  pcacov, factoran)                          • Regularized regression (lasso)
• Linear and generalized linear regression   • Предсказание по Big Data
  (fitlm, fitglm)
• Discriminant analysis (fitcdiscr)
                                                                                     24
Экспорт алгоритмов
MATLAB
Runtime                     MATLAB
          MATLAB                        MATLAB
          Compiler                    Compiler SDK
 Standalone                                                 MATLAB
                                                  Python
 Application Excel Hadoop   C/C++   Java   . NET            Production
                                                             Server
                                                                        25
Генерация С кода из моделей машинного обучения
MATLAB Coder             MATLAB code
     Мобильные сенсоры
     Мониторинг состояния
                                      C code
     Предсказание отказов
     Пост-обработка для радаров
     Системы наблюдения
     Классификация физиологических
      сигналов(ECG)
     ...
                                               Embedded Systems
                                                                  26
Генерация С кода из моделей машинного обучения
  – Vector machine classification (fitcsvm)
  – Linear classification models (fitclinear)
  – Multi-class versions of the above (fitcecoc)
  – Linear regression models (fitlm)
  – Generalized linear regression models (fitglm, glmval)
  – Decision trees for classification and regression (fitctree, fitrtree)
  – Ensembles of trees for classification (fitcensemble)
                                                                            27
MATLAB идеальное решение для
 машинного обучения
                                                                     M
                                                     Подбор
Загрузка   Обработка    Извлечение    Тренировка                Интеграция в
                                                     лучшей
данных      данных      признаков       модели                  производство
                                                     модели
                                                               MATLAB Compiler
      MATLAB           Statistics and Machine Learning Toolbox MATLAB Compiler
                                                                    SDK
                                                                MATLAB Coder
                                                                           28
https://www. mathworks.com/campaigns/products/offer/machine-learning-with-matlab
                                                                                  29
Neural Network Toolbox
 •   Создание и обучение нейросетей
 •   Глубокое обучение
 •   Классификация, регрессия и кластеризация
 •   Графические инструменты
 •   Экспорт алгоритмов и генерация С кода
 •   (скоро) генерация GPU кода
                                                30
Deep learning
• Экспорт функций для тренировки   • Transfer learning:
  нейросетей                          − AlexNet
                                      − VGG-16
• Поддержка AlexNet                   − VGG-19
                                      − модели из Caffe
                                   • Поддержка нескольких GPU
                                   • Распознавание изображений:
                                      − R-CNN
                                      − Fast R-CNN
                                      − Faster R-CNN              31
Демо распознавание цифр
Transfer learning
   Данные
    - Нейросеть для
      распознавания букв
    - Набор цифр
   Цель
    Обучить сеть распознавать
    цифры
                                32
Особенности машинного
обучения в MATLAB
  Работа с любыми данными
  Огромные возможности анализа и
   визуализации
  Ускорение за счет параллельных
   вычислений
  Создание независимых приложений
                                     33
Уникальность MATLAB
  Работа с Big Data
  • Легко работать с данными, не влезающими в память
  Экосистема тулбоксов
  • Реализация полного цикла разработки
  Графические приложения
  • Тренировка, сравнение и экспорт моделей без
    написания кода
  Генерация кода
  • Развёртывание моделей на встраиваемых системах
                                                       34
MATLAB – самая простая и
эффективная среда для специалистов
в области машинного обучения
                                     35
• User stories
mathworks. com    • Products
                 • Documentation
                 • Мероприятия
matlab.ru        • Тренинги
MATLABinRussia   • Вводные ролики
                                    36
• Поставка MATLAB & Simulink
Центр инженерных технологий
                              • Обучение специалистов
      и моделирования
                              • Настройка решений под ключ
                              • Консалтинг
    exponenta.ru
    [email protected]
    +7 (495) 009 65 85
                                                             37
Тренинги
• MLBE: основы MATLAB
• MLVI: MATLAB для обработки и визуализации
  данных
• MLML: Машинное обучение с MATLAB
• MLST: Статистические методы в MATLAB
• MLEM: Генерация C кода из MATLAB с
  помощью MATLAB Coder
                               и другие…
                                              38
Консалтинг
Интернет вещей
Анализ данных
Машинное обучение
Встраиваемые системы
                        39
День вебинаров:
Методы анализа данных
для интернета вещей
11:00 - Анализ данных в MATLAB для IoT
13:30 - Машинное обучение в MATLAB
16:00 - Параллельные вычисления и Big Data
                                             40

Анализ основных компонентов Matlab и факторный анализ

Функции, используемые в анализе главных компонентов в Matlab:

1. princomp
Функция: анализ главных компонентов
Формат: PC = princomp (X)
             [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
Примечание: [PC, SCORE, latent, tsquare] = princomp (X) выполняет анализ главных компонентов матрицы данных X и дает каждому главному компоненту (ПК) так называемый Z-счет ( SCORE), собственные значения матрицы дисперсии X (скрытой) и статистика HotellingT2 (tsquare) каждой точки данных.

2.pcacov
Функция: анализ главных компонентов с использованием ковариационной матрицы
Формат: PC = pcacov (X)
             [PC,latent,explained]=pcacov(X)
Объяснение: [PC, скрытый, объясненный] = pcacov (X) выполняет анализ главных компонентов через ковариационную матрицу X и возвращает собственные значения главного компонента (PC) и ковариационной матрицы X (скрытые ) И каждый вектор признаков представляет собой процент от общей дисперсии наблюдения (объяснено).

 

Факторный анализ

Исходная переменная раскладывается в линейную комбинацию из нескольких факторов, и несколько из них выбираются для определения количества факторов: совокупный коэффициент вклада превышает 80% или число собственных значений в матрице коэффициентов корреляции больше 1.

Факторный анализ в Matlab для факторного анализа

[lambda,psi,T,stats,F] = factoran(X,m)

x — матрица коэффициентов наблюдения, m — число общих факторов, лямбда — матрица загрузки коэффициентов p × m (p — число исходных переменных), а элемент в i-й строке и j-м столбце — это i-переменная для j-го общего множителя. Load, pis — оценка максимального правдоподобия специальной дисперсии, T — матрица вращения факторной нагрузки порядка m, а stats — статистика для проверки нулевой гипотезы (заданного числа факторов m), где p больше уровня значимости a, Тогда примите нулевую гипотезу, F является оценочной матрицей

Интеллектуальная рекомендация

Chunsheng, все путешествует далеко — выпущена Zhulang CMS v8.0 [на основе .NET Core]

  6 апреля 2019 г. по пекинскому времени: Ведущий производитель портальных систем CMS, производитель базовых элементов данных и веб-фреймворков — Zoomla! Команда CMS объявила о запуске нового пок…

Что такое функциональный интерфейс в Java 8? Примечание @Function и пример

Функция интерфейса является одним из наиболее важных концепций Java 8. Это на самом деле питанием для лямбда-выражения, но многие разработчики не понимают первую функцию интерфейса функции в Java 8, я…

SparksQL Обучение DataFrame.

Несколько типов данных в Spark: Процесс обработки искровой передачи данных заключается в том, чтобы импортировать данные в некоторых формате (TXT, JSON, CSV, Parquet, MySQL, Cive, HBASE), то есть проц…

связанный список python

Связанный список — это набор элементов, состоящих из ряда узлов. Каждый узел содержит две части: элемент поля данных и указатель рядом со следующим узлом. Посредством взаимной связи между узлами серия…

Библиотека расширения Python MatPlotlib

1. Введение: Matplotlib — это 2D-библиотека рисования Python. Его можно использовать с Numpy для обеспечения действительной альтернативы открытого исходного кода MATLAB. Он также может быть использова…

Вам также может понравиться

Рассчитайте количество дней между двумя датами

　　 Перепечатано по адресу: https://www. cnblogs.com/1020182600heng/p/7519034.html…

Потеря восприятия и убытки противника

perceptual loss Это сравнение функции, которое является получением реальной свертки изображения с функцией, которая генерирует свертку изображения, делает информацию о высокой уровне (содержание и гло…

2.2.mdadm Команда

Реализация программного обеспечения: Программный рейд на Centos 6: В сочетании с MD (Multi … Multies) в ядре Найти: https://blog.51cto.com/itxuezhe/2357247…

Табличная информация Домой скольжение

Рендеринг: 1 документ: Гарантия: activity_main.xml RelativeLayout Layout. item.xml MainActivity.java Fragment01.java…

BitMap(1)

концепция Так называемая битовая карта состоит в том, чтобы пометить значение, соответствующее элементу с немного битом, и ключ является элементом. Поскольку бит используется для хранения данных, он м…

Пакет статистики — Octave

Пакет статистики является частью проекта Octave Forge.

Содержимое

  • 1 сердечник
    • 1.1 Будет определено
    • 1.2 Несовместимость с Matlab
    • 1.3 Можно повторно использовать в других функциях
    • 1.4 Готов к работе
    • 1,5 Во внешней упаковке
  • 2 Развитие
    • 2.1 Отсутствующие функции
    • 2.2 Отсутствующие опции

Основной пакет[править]

Нам нужно решить, что делать с функциями в существующем пакете Forge, когда они не реализованы или были удалены из соответствующего набора инструментов Matlab:

Подлежит определению[править]

функция решение/примечания
anderson_darling_cdf
кл_мультином
дков
гевфит_лмом
iwishpdf
джсукдф
jsupdf
monotone_smooth
нормализовать_распределение
главный комп matlab говорит, что функция удалена, но, скорее всего, это ложь. Мы тоже должны сохранить его.
код
запуск теста
сигма_пт еще не выпущен
скрипка
вмпдф
вмрнд
желаниеpdf

Несовместимость с Matlab[править]

Эти функции имеют то же имя, что и функции Matlab, но имеют другой интерфейс

  • боксплот
  • gpcdf
  • гпинв
  • gppdf
  • gprnd

Можно повторно использовать в других функциях

аналог Matlab anderson_darling_test реклама bbscdf Бирнбаум-Сондерс Класс распространения ббсинв Бирнбаум-Сондерс Класс распространения bbspdf Бирнбаум-Сондерс Класс распространения bbsrnd Бирнбаум-Сондерс Класс распространения Бинотест бинофит буркдф Класс BurrDistribution бурринв Класс BurrDistribution буррpdf Класс BurrDistribution Класс BurrDistribution накацдф Класс распределения Nakagami накаинв Класс распределения Nakagami накаpdf Класс распределения Nakagami nakarnd — следует использовать для реализации Класс распределения Nakagami regress_gp Класс RegressionGP репанова RepeatedMeasuresModel. ranova трикф Класс TriangularDistribution триинв Класс TriangularDistribution трипдф Класс TriangularDistribution третий Класс TriangularDistribution логистика_cdf Класс LogisticDistribution логистика_инв Класс LogisticDistribution логистика_pdf Класс LogisticDistribution логистика_rnd Класс LogisticDistribution stdnormal_cdf класс нормалдистрибутив stdnormal_inv класс нормалдистрибутив stdnormal_pdf класс нормалдистрибутив stdnormal_rnd класс нормалдистрибутив нова анова-метод в разных *классах моделей манова методов мановы в разных классах *Model бартлетт_тест бартест kolmogorov_smirnov_test ктест колмогоров_смирнов_тест_2 ктест2 kruskal_wallis_test Крускаваллис

Готов к работе[править]

Эти функции кажутся совместимыми с Matlab

Во внешних пакетах

Разработка[править]

Следует неполному списку вещей, отсутствующих в пакете статистики для совместимости с Matlab. Ошибки не перечислены здесь, вместо этого ищите и сообщайте о них в системе отслеживания ошибок.

Весь этот раздел посвящен текущей версии разработки. Если функция Matlab отсутствует в списке и не отображается в текущем выпуске пакета, подтвердите, что она также отсутствует в источниках разработки, прежде чем добавлять ее.

Отсутствующие функции[править]

Отсутствующие параметры[править]

  • explike: цензура и частота еще не реализованы

matlabfactoran ǶЭϵе_ٶ֪

  • ٶҳ
  • ̳
  • и
  • =
  • ҳ
  • Ѷ
  • Ƶ
  • ͼƬ
  • ֪
  • Ŀ
  • ɹ
  • ͼ

ѡó⣿

{@каждый список тегов как элемент}

  • ${item.tagName}
    • {@/каждый}

    ֻش㣬ȤAPP

    ύɹ

    Ƿش⣿

    ֻش㣬ȤAPP

    չȫ

    zscoreԤ֮һ~ԭ֮ǰҪ֪Эϵļ㷽~

    չȫ

    C=cov(a)Э
    R=corrcoef(aϵ

    Ƽʦ δ⣬ϸ⣬ͨٶٽרҵѯ

    ТК

    coding. imooc.com

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *