Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»

Từ bất kỳ thuật toán lấy mẫu chung nào, người ta có thể rút ra một thuật toán tối ưu hóa. Thật vậy, để tối đa hóa chức năng tùy ý , nó cũng đủ để vẽ mẫu từ g ~ e f / T . Đối với T đủ …

18 sampling  optimization 

Tôi đang cố gắng giảm thiểu một chức năng tùy chỉnh. Nó nên chấp nhận năm tham số và tập dữ liệu và thực hiện tất cả các loại tính toán, tạo ra một số duy nhất làm đầu ra. Tôi muốn tìm một sự kết hợp của năm tham …

18 r  optimization 

Rất nhiều hướng dẫn trực tuyến nói về độ dốc gốc và hầu hết tất cả chúng đều sử dụng kích thước bước cố định (tỷ lệ học tập ). Tại sao không sử dụng tìm kiếm dòng (chẳng hạn như tìm kiếm dòng quay lại hoặc tìm kiếm dòng …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Tôi đã thấy kết luận tương tự từ nhiều cuộc thảo luận, khi kích thước xe buýt nhỏ càng lớn, sự hội tụ của SGD thực sự trở nên khó khăn / tệ hơn, ví dụ như bài báo này và câu trả lời này . Ngoài ra, tôi đã …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  gradient-descent  sgd 

Tại sao sử dụng phương pháp của Newton để tối ưu hóa hồi quy logistic được gọi là bình phương tối thiểu trọng số lặp lại? Nó dường như không rõ ràng với tôi bởi vì mất logistic và mất bình phương nhỏ nhất là những thứ hoàn toàn khác …

18 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

Chúng tôi xác định một kỷ nguyên là đã trải qua toàn bộ tất cả các mẫu đào tạo có sẵn và kích thước lô nhỏ là số lượng mẫu mà chúng tôi lấy trung bình để tìm các bản cập nhật về trọng số / độ lệch cần thiết …

18 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning 

Tôi chỉ đang tìm hiểu về tối ưu hóa và gặp khó khăn trong việc tìm hiểu sự khác biệt giữa tối ưu hóa lồi và không lồi. Theo hiểu biết của tôi, một hàm lồi là một trong đó "đoạn thẳng giữa hai điểm bất kỳ trên biểu đồ …

18 optimization 

Tôi đoán đây là một câu hỏi cơ bản và nó phải thực hiện theo hướng của chính gradient, nhưng tôi đang tìm kiếm các ví dụ trong đó các phương thức bậc 2 (ví dụ BFGS ) hiệu quả hơn so với việc giảm độ dốc đơn giản.

18 optimization 

Người ta có thể thực hiện hồi quy logit trong R bằng cách sử dụng mã như vậy: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Có vẻ như thuật toán tối ưu hóa đã hội tụ - …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Tôi đang cố gắng sử dụng tổn thất bình phương để phân loại nhị phân trên tập dữ liệu đồ chơi. Tôi đang sử dụng mtcarstập dữ liệu, sử dụng dặm trên mỗi gallon và trọng lượng để dự đoán loại truyền. Biểu đồ bên dưới hiển thị hai loại …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Tôi cố gắng tái tạo với optimcác kết quả từ hồi quy tuyến tính đơn giản được trang bị glmhoặc thậm chí các nlshàm R. Các ước tính tham số là như nhau nhưng ước tính phương sai dư và sai số chuẩn của các tham số khác không giống …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

Tôi thấy điều này thực hiện Python của Breaks Jenks tự nhiên thuật toán và tôi có thể làm cho nó chạy trên máy tính Windows 7 của tôi. Nó là khá nhanh và nó tìm thấy sự phá vỡ trong vài thời gian, xem xét kích thước của geodata …

16 python  clustering  optimization 

Tôi đang sử dụng glmerchức năng từ lme4gói trong R và tôi đang sử dụng trình bobyqatối ưu hóa (nghĩa là mặc định trong trường hợp của tôi). Tôi đang nhận được một cảnh báo, và tôi tò mò ý nghĩa của nó. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

Tôi đã cố gắng viết mã thuật toán để đề xuất đặt cược trong các trò chơi 1X2 (có trọng số). Về cơ bản, mỗi trận đấu có một bộ trận đấu (đội nhà vs đội khách): 1: thắng nhà X: vẽ tranh 2: chiến thắng trên sân khách Đối …

16 optimization 

Tôi tò mò về lý do tại sao chúng tôi coi GLMS phù hợp như thể chúng là một số vấn đề tối ưu hóa đặc biệt. Có phải họ không? Dường như với tôi rằng họ chỉ là khả năng tối đa, và chúng tôi viết ra khả năng …

16 generalized-linear-model  optimization  fisher-scoring