Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»

Sử dụng thẻ này cho bất kỳ việc sử dụng tối ưu hóa trong số liệu thống kê.

1
XGBoost Mất chức năng xấp xỉ với mở rộng Taylor
Ví dụ: lấy hàm mục tiêu của mô hình XGBoost trên lần lặp thứ :ttt L( t )= ∑i = 1nℓ ( ytôi, y^( t - 1 )tôi+ft(xi))+Ω(ft)L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)\mathcal{L}^{(t)}=\sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(\mathbf{x}_i))+\Omega(f_t) Trong đó là hàm mất, là đầu ra của cây và là chính quy. Một trong những bước chính (nhiều) để tính …
1
Tính toán độ lặp lại của hiệu ứng từ mô hình lmer
Tôi vừa xem qua bài viết này , trong đó mô tả cách tính toán độ lặp lại (còn gọi là độ tin cậy, hay còn gọi là tương quan nội hàm) của phép đo thông qua mô hình hiệu ứng hỗn hợp. Mã R sẽ là: #fit the model …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
1
Độ tự do có thể là một số không nguyên?
Khi tôi sử dụng GAM, nó mang lại cho tôi DF còn lại là (dòng cuối cùng trong mã). Điều đó nghĩa là gì? Vượt ra ngoài ví dụ về GAM, nói chung, số bậc tự do có thể là một số không nguyên?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
1
Các ký hiệu cổ điển trong thống kê, đại số tuyến tính và học máy là gì? Và các kết nối giữa các ký hiệu này là gì?
Khi chúng ta đọc một cuốn sách, việc hiểu các ký hiệu đóng vai trò rất quan trọng trong việc hiểu nội dung. Thật không may, các cộng đồng khác nhau có các quy ước ký hiệu khác nhau cho việc xây dựng mô hình và vấn đề tối ưu …
6
Đối với các vấn đề lồi, độ dốc trong Stochastic Gradient Descent (SGD) luôn luôn hướng đến giá trị cực trị toàn cầu?
Với hàm chi phí lồi, sử dụng SGD để tối ưu hóa, chúng ta sẽ có một gradient (vectơ) tại một điểm nhất định trong quá trình tối ưu hóa. Câu hỏi của tôi là, với điểm trên lồi, liệu độ dốc chỉ trỏ theo hướng mà hàm tăng / …
3
Lý do mà Trình tối ưu hóa Adam được coi là mạnh mẽ đối với giá trị của các tham số siêu của nó là gì?
Tôi đang đọc về trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning và tình cờ thấy câu sau trong cuốn sách mới Deep Learning của Bengio, Goodfellow và Courville: Adam thường được coi là khá mạnh mẽ đối với việc lựa chọn các tham số siêu, mặc dù tốc độ …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.