Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»

Tôi đang cố gắng để hiểu tối ưu hóa độ dốc gốc trong thuật toán ML (machine learning). Tôi hiểu rằng có một hàm chi phí, trong đó mục đích là để giảm thiểu lỗi . Trong trường hợp trọng số đang được tối ưu hóa để đưa ra lỗi …

9 optimization  gradient-descent 

Vì vậy, tôi đang cố gắng dạy cho mình các mạng lưới thần kinh (đối với các ứng dụng hồi quy, không phân loại hình ảnh của mèo). Các thử nghiệm đầu tiên của tôi là đào tạo một mạng để thực hiện bộ lọc FIR và Biến đổi Fourier …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean 

Giả sử chúng ta đang thực hiện một ví dụ đồ chơi trên độ dốc tốt, tối thiểu hóa hàm bậc hai , sử dụng kích thước bước cố định . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Nếu …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Tôi đang đào tạo một mạng nơ ron tích chập đơn giản để hồi quy, trong đó nhiệm vụ là dự đoán vị trí (x, y) của một hộp trong một hình ảnh, ví dụ: Đầu ra của mạng có hai nút, một cho x và một cho y. Phần …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  deep-learning  loss-functions 

Giả sử chúng ta muốn tính toán một số kỳ vọng: EYEX|Y[f(X,Y)]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Giả sử chúng ta muốn ước tính điều này bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) NHƯNG giả sử việc rút mẫu từ cả hai bản phân phối là rất tốn kém, do đó …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Tôi đã suy nghĩ để giải quyết Lasso thông qua các phương pháp nâng cấp vanilla. Nhưng tôi đã đọc những người đề nghị sử dụng giảm dần độ dốc Proximal. Ai đó có thể làm nổi bật lý do tại sao GD gần nhất thay vì phương pháp nâng …

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

Trong sách giáo khoa kinh tế lượng của tôi (Kinh tế lượng nhập môn) bao gồm OLS, tác giả viết, "SSR phải giảm khi thêm một biến giải thích khác." Tại sao lại như vậy?

9 regression  optimization  econometrics  intuition  sums-of-squares 

Tôi đang tìm kiếm một gói để giúp tôi giải quyết một số vấn đề tối ưu hóa bậc hai và tôi thấy có ít nhất nửa tá các gói khác nhau. Theo này trang: QP (Lập trình bậc hai, 90C20): cplexAPI , kernlab , limSolve , LowRankQP , quadprog …

9 r  optimization 

Theo mặc định khi chúng ta sử dụng một glmhàm trong R, nó sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu lặp lại (IWLS) để tìm ước lượng khả năng tối đa của các tham số. Bây giờ tôi có hai câu hỏi. Các ước tính của IWLS có đảm …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

Làm cách nào tôi có thể ước tính khoảng tin cậy 95% bằng cách sử dụng cấu hình cho các tham số được ước tính bằng cách tối đa hóa hàm khả năng ghi nhật ký bằng cách sử dụng tối ưu trong R? Tôi biết rằng tôi có thể …

9 r  confidence-interval  maximum-likelihood  optimization  profile-likelihood 

Đây là một câu hỏi khá chung chung (nghĩa là không nhất thiết phải cụ thể đối với thống kê), nhưng tôi đã nhận thấy một xu hướng trong học máy và tài liệu thống kê nơi các tác giả thích theo cách tiếp cận sau: Cách tiếp cận 1 …

9 optimization  function 

Tôi đang tìm kiếm một tài liệu tham khảo (hoặc tài liệu tham khảo) vững chắc về các kỹ thuật tối ưu hóa số nhằm vào các nhà thống kê, nghĩa là, nó sẽ áp dụng các phương pháp này cho một số vấn đề suy luận tiêu chuẩn (ví …

9 estimation  references  optimization 

Vì vậy, tôi có 16 thử nghiệm trong đó tôi đang cố gắng xác thực một người từ một đặc điểm sinh trắc học bằng cách sử dụng Hamming Khoảng cách. Ngưỡng của tôi được đặt thành 3,5. Dữ liệu của tôi ở bên dưới và chỉ có bản dùng …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Hãy xem xét một phản ứng y và ma trận dữ liệu X . Giả sử tôi đang tạo một mô hình của biểu mẫu - y ~ g (X, )θθ\theta (g () có thể là bất kỳ chức năng nào của X và )θθ\theta Bây giờ, để ước tính …

9 estimation  maximum-likelihood  optimization 

Hàm hộp đen , được đánh giá theo chủ đề đối với nhiễu Gaussian, tức là , có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng tối ưu hóa Bayes trong đó Quy trình Gaussian được sử dụng làm mô hình hàm nhiễu. f ( x ) + N ( …

8 bayesian  optimization  bayesian-optimization