Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»

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

3
Phối hợp với độ dốc gốc
Tôi đã tự hỏi những trường hợp sử dụng khác nhau là gì đối với hai thuật toán, Phối hợp gốc và Giảm dần . Tôi biết rằng gốc tọa độ có vấn đề với các hàm không trơn tru nhưng nó được sử dụng trong các thuật toán phổ …
4
Làm thế nào để đảm bảo các thuộc tính của ma trận hiệp phương sai khi điều chỉnh mô hình bình thường đa biến bằng khả năng tối đa?
Giả sử tôi có mô hình sau yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i Trong đó , là một vectơ của các biến giải thích, là các tham số của hàm phi tuyến tính và , trong đó tự nhiên là ma trậnx i θ f ε i ~ N ( 0 , Σ ) Σ …
1
Có bất kỳ lời giải thích trực quan về lý do tại sao hồi quy logistic sẽ không hoạt động cho trường hợp tách hoàn hảo? Và tại sao thêm chính quy sẽ sửa chữa nó?
Chúng tôi có nhiều cuộc thảo luận tốt về sự tách biệt hoàn hảo trong hồi quy logistic. Chẳng hạn như, hồi quy logistic trong R dẫn đến sự phân tách hoàn hảo (hiện tượng Hauck-Donner). Giờ thì sao? và mô hình hồi quy Logistic không hội tụ . Cá …
7
Tại sao ma trận xác định dương tính đối xứng (SPD) rất quan trọng?
Tôi biết định nghĩa của ma trận xác định dương tính đối xứng (SPD), nhưng muốn hiểu thêm. Tại sao chúng rất quan trọng, bằng trực giác? Đây là những gì tôi biết. Còn gì nữa không Đối với một dữ liệu nhất định, ma trận Co-variance là SPD. Ma …
2
Trong các mạng lưới thần kinh, tại sao sử dụng các phương pháp gradient hơn là các siêu dữ liệu khác?
Trong đào tạo mạng lưới thần kinh sâu và nông, tại sao các phương pháp gradient (ví dụ: độ dốc gốc, Nesterov, Newton-Raphson) thường được sử dụng, trái ngược với các siêu dữ liệu khác? Theo siêu dữ liệu, ý tôi là các phương pháp như ủ mô phỏng, tối …
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.