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低等级模型

swMATH ID: 27002
软件作者: 马德琳·乌德尔;科琳·霍恩(Corinne Horn);扎德、雷扎;斯蒂芬·博伊德
描述: LowRankModels.jl是一个用于建模和拟合广义低秩模型(GLRM)的julia包。GLRM通过低秩矩阵对数据阵列进行建模,并在数据分析中包括许多众所周知的模型,例如主成分分析(PCA)、矩阵补全、鲁棒PCA、非负矩阵分解、k-means等。有关GLRM的更多信息,请参阅我们的论文。这个包有一个python接口,在H2O机器学习平台中有一个GLRM实现,具有多种语言的接口。LowRankModels.jl可以很容易地混合和匹配损失函数和正则化子,以构建适合特定数据集的模型。特别是,它支持:对数据数组的不同列使用不同的损失函数,这在数据类型异构时很有用(例如实数列、布尔列和序数列);只将模型拟合到表中的某些条目,这对于有许多缺失(未观察到)条目的数据表很有用;以及在不破坏稀疏性的情况下向模型添加偏移和缩放,这在数据缩放不良时非常有用。
主页: https://github.com/madeleineudell/LowRankModels.jl
源代码:  https://github.com/madeleineudell/LowRankModels.jl
依赖项: 朱莉娅
关键词: 主成分分析;广义正则化;广义损失函数;拟合低阶模型;Python实现;Julia实现;Spark实施
相关软件: 皮格尔姆;softImpute软件;LBFGS-B型;手套;R(右);最大功率放大器;亚当;光收缩;ePCA公司;Scikit公司;SDPLR公司;LIBLINEAR银行;节点2vec;github;张量工具箱;海外建筑运营管理局;朱莉娅;去噪eR;PROPACK公司;LMa拟合
引用于: 45文件
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被110位作者引用

4 尼古拉斯·吉利斯
4 朱莉·乔西
Stephen Poythress博伊德
马德琳·乌德尔
2 杰里米·比戈
2 查尔斯·阿尔班·德雷达尔
2 威廉·菲钦
2 大卫·E·洪。
2 蒋敏
2 奥尔加·科洛普
2 塔玛拉·吉布森·科尔达
2 孟志清
2 彭廷基
2 沈睿
2 伍德拉夫(David P.Woodruff)。
1 玛丽亚姆·阿卜杜拉利
1 查鲁·C·阿加瓦尔。
1 阿拉亚,莫赫塔尔Z。
1 阿列克桑德·亚拉夫金。
1 弗朗西斯科·阿切蒂
1 哈伊姆·艾夫伦
1 丹尼尔·巴肯罗斯
1 白居山
1 玛丽亚·福洛丽娜·巴尔坎
1 斯蒂芬·贝克尔。
1 劳伦·伯克·惠洛克
1 迪米特里斯·约翰·伯西马斯
1 弗洛里安·博斯曼
1 克莱尔·博伊尔
1 安东尼奥·坎德列里
1 Chen,Cathy Yi-Hsuan
1 陈坤
1 陈晓军
1 陈云晓
1 肯尼思·克拉克森。
1 瑞安·科里·赖特
1 戴、本
1 阿米尔·达内什曼德
1 Dang,创银
1 皮埃尔·德·汉德舒特
1 迪帕克·库马尔(Dipak Kumar)
1 埃德加·多布里班
1 德里格斯,德里克
1 Jed A.Duersch。
1 阿里特拉·杜塔
1 弗朗西斯科·法奇尼
1 费拉尔,德尔芬
1 塞德里克·费沃特
1 路易斯·菲尔斯特罗夫
1 布鲁诺·G·加卢齐。
1 伊利亚州佐丹尼
1 杰夫·戈德史密斯
1 沃尔夫冈·卡尔·哈德尔
1 Hien,Le Thi Khanh先生
1 科琳·霍恩
1 内森·卡卢斯
1 叶戈尔·克劳奇科夫
1 安德鲁·兰德格拉夫。
1 Lee,Yoonkyung先生
1 雷、静
1 Gen李
1 李国印
1 李晓鸥
1 李欣
1 李新荣
1 梁健
1 梁英玉
1 林凯文Z。
1 Liu,Lydia T。
1 阿尔贝托·伦布雷拉斯
1 罗崇良
1 马建伟
1 拉胡尔·马祖姆德
1 贝内特·梅耶斯(Bennet E.Meyers)。
1 穆林斯,埃里克
1 Ng、Serena
1 Dessislava A.帕查马诺娃。
1 让·波菲莱
1 里卡多·佩雷戈
1 潘·杜恩哈特
1 罗宾,吉娜薇芙
1 凯瑟琳·罗德
1 布莱恩·萨德勒(Brian M.Sadler)。
1 劳伦斯·K·索尔。
1 Jennifer A.Schrack。
1 斯库塔里,格苏阿多
1 沈晓彤
1 罗素·T·希诺哈拉。
1 雅罗斯拉夫·尼古拉埃维奇·希托夫
1 泽维尔·西伯特
1 Amit歌手
1 宋,赵
1 奥德体育
1 孙莹
1 Robert John Tibshirani先生
1 亚历克斯·汤森
1 Ungun,巴
1 Stefan Wager
1 王菲
1 王俊辉
…还有10位作者

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