我如何减少要在MATLAB的机器学习中使用的一组矩阵和向量的提取特征
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了我如何减少要在MATLAB的机器学习中使用的一组矩阵和向量的提取特征相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我有一项任务,我需要训练机器学习模型以预测来自多个输入的一组输出。我的输入是一组3x 1向量,一组3x3协方差矩阵和一组标量的1000次迭代,而我的输出只是一组标量。我不能使用回归学习器应用程序,因为这些输入需要具有相同的尺寸,对如何统一它们有任何想法吗?
答案
解决此问题的一种可能方法是将协方差矩阵展平为向量。完成此操作后,您可以构建一个1000xN的矩阵,其中1000表示数据集中的样本数量,N表示要素数量。例如,如果您的要素由3x1向量,3x3协方差矩阵和其他5个标量组成,则N可以为3 + 3 * 3 + 5 = 17。然后,您可以使用此矩阵训练任意模型(例如线性回归器)或训练更高级的模型(例如树或类似模型)。
训练机器学习模型时,了解您的数据并利用其结构来帮助学习算法非常重要。例如,我们可以利用以下事实:协方差矩阵是对称且正半定的,因此位于closed convex cone中。矩阵的对称性意味着它生活在所有3x3矩阵集合的子空间中。实际上,3x3对称矩阵的空间尺寸is only 6。您可以使用这些知识来减少数据的冗余。
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