optimization पर टैग किए गए जवाब

गहन सीखने वाला साहित्य धीरे-धीरे वंश में गैर-निरंतर सीखने की दर का उपयोग करने के साथ चतुर चाल से भरा है। घातीय क्षय, RMSprop, Adagrad आदि जैसी चीजें लागू करना आसान है और हर गहरे सीखने के पैकेज में उपलब्ध हैं, फिर भी वे तंत्रिका नेटवर्क के बाहर कोई नहीं …

14 machine-learning  deep-learning  optimization  gradient-descent 

यह प्रश्न रैखिक मॉडल के किसी विशेष संस्करण में प्रतिबंधित अधिकतम संभावना (REML) अनुमान से संबंधित है: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), जहां X(α)X(α)X(\alpha) एक ( n×pn×pn \times p ) मैट्रिक्स द्वारा parametrized α∈Rkα∈Rk\alpha \in \mathbb R^k , के रूप में है Σ(α)Σ(α)\Sigma(\alpha) । ββ\beta …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

मैं कंप्यूटर की दृष्टि में एक खराब समस्या के लिए अनुकूलन के बारे में पढ़ रहा था और विकिपीडिया पर अनुकूलन के बारे में नीचे दिए गए स्पष्टीकरण पर आया था। मुझे समझ में नहीं आ रहा है, वे इस अनुकूलन को " कम से कम " कंप्यूटर विज़न में …

14 machine-learning  optimization  computer-vision 

मुझे पता है कि k- साधन आमतौर पर एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन का उपयोग करके अनुकूलित किया जाता है । हालाँकि हम इसके नुकसान फ़ंक्शन को उसी तरह से अनुकूलित कर सकते हैं जिस तरह से हम किसी अन्य को अनुकूलित करते हैं! मुझे कुछ कागजात मिले जो वास्तव में बड़े पैमाने …

14 optimization  k-means  expectation-maximization  loss-functions 

मैंने पहले अभिव्यक्ति को सुना है: "आँकड़ों में अनुकूलन सभी बुराई की जड़ है"। उदाहरण के लिए, इस धागे में शीर्ष उत्तर मॉडल चयन के दौरान बहुत अधिक आक्रामक तरीके से अनुकूलन के खतरे के संदर्भ में यह बयान देता है। मेरा पहला प्रश्न निम्नलिखित है: क्या यह उद्धरण विशेष …

14 cross-validation  optimization  overfitting 

मेरे अनुकूलन समारोह के लिए उपयुक्त विवश अनुकूलन पुस्तकालय के चयन के लिए कोई सिफारिशें? मैं रैखिक समानता और असमानता बाधाओं के साथ एआई) गैर-रेखीय फ़ंक्शन को कम कर रहा हूं, और ii) समारोह के ग्रेडिएंट और हेसियन उपलब्ध हैं। यदि यह मदद करता है, तो मैं जिस फ़ंक्शन को …

14 r  optimization  software 

जब मैं 10-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग करता हूं तो मेरे पास पैरामीटर अनुकूलन के बारे में एक प्रश्न है। मैं पूछना चाहता हूं कि क्या मापदंडों को हर गुना मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ठीक करना चाहिए या नहीं, अर्थात (1) प्रत्येक गुना औसत सटीकता के लिए अनुकूलित मापदंडों में …

14 cross-validation  optimization  parameterization 

आमतौर पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, हम एक मॉडल फिट करते हैं और प्रशिक्षण सेट पर कुछ पूर्वानुमान प्राप्त करते हैं। फिर हम उन प्रशिक्षण भविष्यवाणियों ( यहाँ कुछ पसंद ) पर क्रॉस-वैरिफाई करते हैं और आरओसी वक्र की तरह कुछ के आधार पर इष्टतम सीमा मूल्य तय करते हैं। हम …

13 logistic  cross-validation  optimization  roc  threshold 

मैं यह जानना चाहता था कि मशीन सीखने के लिए अनुकूलन की कितनी आवश्यकता होती है। मैंने जो सुना है उससे मशीन सीखने वाले लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण गणितीय विषय है। इसी तरह मशीन सीखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए उत्तल या गैर-उत्तल अनुकूलन के बारे में सीखना …

13 machine-learning  optimization 

उद्देश्य यह पुष्टि करें कि केकेटी की समझ सही है या नहीं। KKT पर आगे की व्याख्या और पुष्टिकरण के लिए। पृष्ठभूमि केकेटी की स्थितियों, विशेष रूप से पूरक एक को समझने की कोशिश करना, जो हमेशा एसवीएम लेखों में नीले रंग से बाहर निकलता है। मुझे सार सूत्रों की …

13 svm  optimization  lagrange-multipliers 

मैं सहयोगी फ़िल्टरिंग (CF) के लिए एक परियोजना पर काम कर रहा हूं, यानी आंशिक रूप से देखे गए मैट्रिक्स या अधिक सामान्यतः टेंसर को पूरा करना। मैं इस क्षेत्र के लिए एक नौसिखिया हूं, और इस परियोजना के लिए अंततः मुझे अपने तरीके की तुलना अन्य प्रसिद्ध लोगों से …

13 optimization  recommender-system  matrix-decomposition 

लोचदार जाल के लिए प्रेरणा में से एक LASSO की निम्नलिखित सीमा थी: में p>np>np > n मामला है, ज्यादा से ज्यादा लैसो चयन n चर यह पहले संतृप्त, उत्तल अनुकूलन समस्या की प्रकृति की वजह से। यह एक चर चयन विधि के लिए एक सीमित सुविधा है। इसके अलावा, …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

मेरा एक दोस्त मिक्सर के मॉडल बेचता है । कुछ मिक्सर बहुत सरल और सस्ते हैं, अन्य बहुत परिष्कृत और अधिक महंगे हैं। उनके डेटा में प्रत्येक महीने के लिए, प्रत्येक ब्लेंडर की कीमतें (जो उसके द्वारा तय की गई हैं), और प्रत्येक मॉडल के लिए बेची गई इकाइयों की …

13 optimization 

अव्यक्त चर (विशेष रूप से pLSA) के साथ मॉडल सीखने के लिए EM एल्गोरिथ्म के लिए कोई त्वरित विकल्प हैं? मैं गति के पक्ष में सटीक बलिदान के साथ ठीक हूं।

13 machine-learning  optimization  expectation-maximization  lsa 

अनुभवहीन Bayes वर्गीकारक वर्गीकारक जो प्रदान करती है आइटम है xxx एक वर्ग के लिए CCC पीछे अधिकतम के आधार पर P(C|x)P(C|x)P(C|x) वर्ग की सदस्यता के लिए, और मानता है कि वस्तुओं की सुविधाओं से स्वतंत्र हैं। 0-1 नुकसान वह नुकसान है जो किसी भी मिस-वर्गीकरण को "1" का नुकसान …

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