optimization पर टैग किए गए जवाब

मैं एक रैखिक समर्थन वेक्टर मशीन के प्रशिक्षण के लिए प्रक्रिया को समझने की कोशिश कर रहा हूं । मुझे एहसास है कि SMV के गुण उन्हें द्विघात प्रोग्रामिंग सॉल्वर का उपयोग करने की तुलना में बहुत जल्दी अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं, लेकिन सीखने के उद्देश्यों के लिए …

12 r  svm  optimization 

मैं एक संभावना समारोह है अपने डेटा की संभावना के लिए कुछ मॉडल मापदंडों दिया , जो मैं अनुमान लगाने के लिए चाहते हैं। मापदंडों पर फ्लैट पुजारियों को मानते हुए, संभावना पूर्ववर्ती संभावना के लिए आनुपातिक है। मैं इस संभावना का नमूना लेने के लिए एक MCMC विधि का …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

रिज या लैस्सो में नियमितीकरण पैरामीटर लैम्ब्डा को चुनने में अनुशंसित विधि लैम्ब्डा के विभिन्न मूल्यों की कोशिश करना है, सत्यापन सेट में त्रुटि को मापना और अंत में लैम्बडा के उस मूल्य को चुना जो सबसे कम त्रुटि देता है। यह मेरे लिए क्लैट नहीं है यदि फ़ंक्शन f …

11 cross-validation  error  regularization  validation  optimization 

यह शब्द अपने आप को Google के लिए एक कठिन विषय है क्योंकि एक खोज में शब्द अनुकूलन और स्टोकेस्टिक एक होने के कारण लगभग स्वचालित रूप से स्टोचस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन की खोज में चूक करते हैं। लेकिन मैं वास्तव में जानना चाहता हूं कि कंप्यूटर मॉडल के अनुकूलन के लिए …

11 optimization  stochastic-processes 

मेरा हेयरड्रेसर स्टेसी हमेशा एक खुश चेहरे पर रहता है, लेकिन अक्सर उसके समय का प्रबंधन करने के बारे में जोर दिया जाता है। आज स्टेसी मेरी नियुक्ति और बहुत माफी के लिए अतिदेय था। अपने बाल कटवाने के दौरान मुझे आश्चर्य हुआ: उसकी मानक नियुक्तियाँ कब तक होनी चाहिए? …

11 normal-distribution  optimization  queueing  decision-theory 

मैं एक समारोह के अनुकूलन के लिए नेल्डर-मीड एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। Nelder-मीड के बारे में विकिपीडिया पृष्ठ इसकी रोक कसौटी को छोड़कर पूरे एल्गोरिथ्म के बारे में आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट है,। वहाँ यह दुख की बात कहता है: अभिसरण के लिए जाँच करें …

11 optimization  algorithms 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मैं एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम में इन स्लाइड्स (स्लाइड # 16 & # 17) पर आया हूं । प्रशिक्षक यह समझाने की कोशिश कर रहा था कि अधिकतम पोस्टीरियर एस्टीमेट (एमएपी) वास्तव में समाधान , जहां the है असली पैरामीटर।θ *ल ( θ ) = मैं[ Θ ≠ θ*]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta …

10 bayesian  optimization  loss-functions  decision-theory  map-estimation 

LASSO प्रतिगमन की मेरी समझ यह है कि प्रतिगमन गुणांक को कम करने की समस्या को हल करने के लिए चुना जाता है: minβ∥y−Xβ∥22 s.t.∥β∥1≤tminβ‖y−Xβ‖22 s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t व्यवहार में यह एक लैगेंज गुणक का उपयोग करके किया जाता है, जिससे समस्या को …

10 optimization  lasso  regularization  lagrange-multipliers 

अगर मेरे पास एक डिज़ाइन मैट्रिक्स , जहां आयाम की टिप्पणियों की संख्या है , तो लिए हल करने की जटिलता क्या है LASSO, wrt और ? मुझे लगता है कि उत्तर को संदर्भित करना चाहिए कि इन मापदंडों के साथ एक LASSO पुनरावृत्ति तराजू कैसे, इसके बजाय पुनरावृत्तियों की …

10 optimization  lasso  regularization  time-complexity 

मैं Tensorflow mnist ट्यूटोरियल ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softetaxax.py ) का अनुसरण कर रहा हूं । ट्यूटोरियल tf.train.Optimizer.minimize(विशेष रूप से tf.train.GradientDescentOptimizer) का उपयोग करता है । मुझे ग्रेडिएंट्स को परिभाषित करने के लिए कहीं भी कोई तर्क नहीं दिया जा रहा है। क्या डिफ़ॉल्ट रूप से संख्यात्मक विभेदन का उपयोग कर सेंसर प्रवाह …

10 python  optimization  tensorflow 

एलो रेटिंग प्रणाली युग्मित तुलनाओं में एक परिणाम की अपेक्षित और देखी गई संभावना के बीच क्रॉस-एन्ट्रापी लॉस फ़ंक्शन के एक ढाल डिसेंट कम से कम एल्गोरिथम का उपयोग करती है। हम सामान्य हानि कार्यों को लिख सकते हैं E=−∑n,ipiLog(qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) जहाँ योग सभी परिणामों और सभी …

10 regression  optimization  rating 

मूल रूप से मैं समानता के उपायों को वजन में परिवर्तित करना चाहता हूं जो भविष्यवक्ताओं के रूप में उपयोग किए जाते हैं। समानताएं [0,1] पर होंगी, और मैं [0,1] पर होने वाले भार को भी सीमित कर दूंगा। मुझे एक पैरामीट्रिक फ़ंक्शन चाहिए जो इस मैपिंग को करता है …

10 optimization  curve-fitting 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

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मैं एमएल (मशीन लर्निंग) एल्गोरिदम में ढाल वंश अनुकूलन को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं समझता हूं कि एक लागत समारोह है- जहां उद्देश्य त्रुटि को कम करना है । ऐसे परिदृश्य में जहां को न्यूनतम त्रुटि देने के लिए अनुकूलित किया जा रहा है, और आंशिक डेरिवेटिव …

9 optimization  gradient-descent