Установка:
Набор данных, содержащий m признаков, n наблюдений каждый, что приводит к n x m матрице X. Целевая переменная, содержащаяся в n x 1 векторе y.
Цель:
Я хочу вычислить обычные оценки наименьших квадратов коэффициентов (используя обычную формулу ((X'X)^(-1))X'y) для различных подмножеств m объектов.
Идея:
Создайте тензор n x m x k для k подмножеств объектов, затем примените вышеупомянутую формулу, используя тензорные операции.
Вопрос:
Есть ли способ избежать выделения каждой k матрицы из тензора для целей расчета (т. Е. Применить формулу за один раз без итерации по 2d матрицам) и, таким образом, добиться ускорения времени выполнения?