Thống kê và dữ liệu lớn optimization

2

Tại sao k-nghĩa là không được tối ưu hóa bằng cách sử dụng độ dốc?

Tôi biết phương tiện k thường được tối ưu hóa bằng cách sử dụng Tối đa hóa kỳ vọng . Tuy nhiên, chúng tôi có thể tối ưu hóa chức năng mất của nó giống như cách chúng tôi tối ưu hóa bất kỳ chức năng nào khác! Tôi đã …

14 optimization k-means expectation-maximization loss-functions

2

Tối ưu hóa: Căn nguyên của mọi tội lỗi trong thống kê?

Tôi đã nghe các biểu hiện sau đây: "Tối ưu hóa là gốc rễ của mọi tội lỗi trong thống kê". Ví dụ, câu trả lời hàng đầu trong chủ đề này làm cho tuyên bố đó liên quan đến nguy cơ tối ưu hóa quá mạnh mẽ trong quá …

14 cross-validation optimization overfitting

1

Constrained Optimization library for equality and inequality constraints

Có đề xuất nào cho việc lựa chọn thư viện tối ưu hóa bị ràng buộc phù hợp với chức năng tối ưu hóa của tôi không? Tôi đang giảm thiểu ai) hàm phi tuyến tính với các ràng buộc tuyến tính và bất đẳng thức tuyến tính, và ii) …

14 r optimization software

1

Tại sao điều quan trọng là bao gồm một thuật ngữ điều chỉnh sai lệch cho trình tối ưu hóa Adam cho Deep Learning?

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 Begnio, Goodfellow và Courtville: Adam bao gồm các hiệu chỉnh sai lệch cho các ước tính của cả các khoảnh khắc thứ tự đầu tiên …

14 machine-learning neural-networks optimization conv-neural-network adam

3

Làm thế nào nên lựa chọn tính năng và tối ưu hóa siêu tham số trong đường ống máy học?

Mục tiêu của tôi là phân loại tín hiệu cảm biến. Khái niệm về giải pháp của tôi cho đến nay là: i) Các tính năng kỹ thuật từ tín hiệu thô ii) Chọn các tính năng có liên quan với SavingF và cách tiếp cận phân cụm iii) Áp …

14 feature-selection hyperparameter optimization

1

L-BFGS hoạt động như thế nào?

Mục đích của bài viết là tối ưu hóa một số tham số bằng cách tối đa hóa khả năng đăng nhập thường xuyên. Sau đó, họ tính toán các dẫn xuất một phần. Và sau đó các tác giả đề cập rằng họ tối ưu hóa phương trình bằng …

14 algorithms optimization

5

Câu hỏi triết học về hồi quy logistic: tại sao giá trị ngưỡng tối ưu không được đào tạo?

Thông thường trong hồi quy logistic, chúng ta phù hợp với một mô hình và nhận được một số dự đoán về tập huấn luyện. Sau đó, chúng tôi xác nhận chéo các dự đoán đào tạo đó (một cái gì đó giống như ở đây ) và quyết định …

13 logistic cross-validation optimization roc threshold

2

Tối ưu hóa và học máy

Tôi muốn biết bao nhiêu học máy đòi hỏi tối ưu hóa. Từ những gì tôi đã nghe thống kê là một chủ đề toán học quan trọng cho những người làm việc với máy học. Tương tự như thế nào là quan trọng đối với một người làm việc …

13 machine-learning optimization

2

KKT trong một tóm tắt đồ họa

Mục tiêu Xác nhận xem sự hiểu biết về KKT có chính xác hay không. Tìm kiếm để giải thích thêm và xác nhận về KKT. Lý lịch Cố gắng hiểu các điều kiện KKT, đặc biệt là điều kiện bổ sung, luôn bật ra màu xanh trong các bài …

13 svm optimization lagrange-multipliers

1

Công nghệ tiên tiến trong lọc cộng tác

Tôi đang làm việc trên một dự án để lọc cộng tác (CF), tức là hoàn thành một ma trận được quan sát một phần hoặc nói chung là tenxơ. Tôi là người mới tham gia vào lĩnh vực này và cuối cùng, đối với dự án này, tôi phải …

13 optimization recommender-system matrix-decomposition

2

Nếu p> n, Lasso chọn tối đa n biến

Một trong những động lực cho mạng lưới đàn hồi là giới hạn sau của LASSO: Trong trường hợp , lasso chọn tối đa n biến trước khi nó bão hòa, vì bản chất của vấn đề tối ưu hóa lồi. Đây dường như là một tính năng giới hạn …

13 regression optimization feature-selection lasso

1

Vấn đề tối ưu hóa

Một người bạn của tôi bán mô hình máy xay. Một số máy xay rất đơn giản và rẻ tiền, một số khác rất tinh vi và đắt tiền hơn. Dữ liệu của anh ấy bao gồm, cho mỗi tháng, giá của mỗi máy xay (được cố định bởi anh …

13 optimization

4

Thay thế nhanh cho thuật toán EM

Có bất kỳ sự thay thế nhanh chóng nào cho thuật toán EM cho các mô hình học tập với các biến tiềm ẩn (đặc biệt là pLSA) không? Tôi ổn với việc hy sinh độ chính xác có lợi cho tốc độ.

13 machine-learning optimization expectation-maximization lsa

1

Tại sao bộ phân loại vịnh ngây thơ tối ưu cho mất 0-1?

Trình phân loại Naive Bayes là trình phân loại gán các mục xxx cho một lớp CCC dựa trên việc tối đa hóa P(C|x)P(C|x)P(C|x) cho thành viên lớp và giả định rằng các tính năng của các mục là độc lập. Mất 0-1 là tổn thất chỉ định cho bất …

13 machine-learning bayesian optimization naive-bayes loss-functions

1

Tại sao thuật toán giảm dần Newton Yên-miễn phí Newton được sử dụng trong thực tế?

Gần đây tôi đã đọc một bài báo của Yann Dauphin et al. Xác định và tấn công vấn đề điểm yên trong tối ưu hóa không lồi chiều cao , trong đó họ giới thiệu một thuật toán gốc thú vị có tên là Yên không có Newton , …

13 optimization deep-learning gradient-descent

Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»