regularization पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO समस्या के लिए गुणांक प्राप्त करना चाहूंगा ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. समस्या यह है कि ग्लमैनेट और लार्स फ़ंक्शन अलग-अलग उत्तर देते हैं। Glmnet फ़ंक्शन के लिए मैं के गुणांक के लिए पूछता हूं / | | य | | सिर्फ λ के बजाय , लेकिन मुझे अभी भी अलग-अलग …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

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मैंने पढ़ा है कि समूह lasso का उपयोग चर चयन और चर के समूह में प्रसार के लिए किया जाता है। मैं इस दावे के पीछे के अंतर्ज्ञान को जानना चाहता हूं। समूह लासो को लासो को क्यों पसंद किया जाता है? क्यों समूह lasso समाधान पथ टुकड़ा नहीं रैखिक …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

मैं रिज, लैस्सो और इलास्टिक नेट के साथ चुने गए मॉडलों की तुलना करना चाहूंगा। अंजीर। नीचे सभी 3 विधियों का उपयोग करते हुए गुणांक पथ दिखाता है: रिज (अंजीर ए, अल्फा = 0), लैस्स (अंजीर बी; अल्फा = 1) और लोचदार जाल (छवि सी; अल्फा = 0.5)। इष्टतम समाधान …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

मैं निम्नलिखित कोड के साथ R में पैकेज 'लार्स' का उपयोग कर रहा हूं: > library(lars) > set.seed(3) > n <- 1000 > x1 <- rnorm(n) > x2 <- x1+rnorm(n)*0.5 > x3 <- rnorm(n) > x4 <- rnorm(n) > x5 <- rexp(n) > y <- 5*x1 + 4*x2 + 2*x3 …

13 correlation  feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression 

यहाँ एक केरस कोड नमूना है जो इसका उपयोग करता है: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu', kernel_constraint=max_norm(3)))

13 neural-networks  regularization  conv-neural-network  optimization 

मेरे पास पहले से ही रिज रिग्रेशन और LASSO के पेशेवरों और विपक्षों के बारे में एक विचार है। LASSO के लिए, L1 पेनल्टी शब्द एक विरल गुणांक वेक्टर निकलेगा, जिसे फीचर चयन विधि के रूप में देखा जा सकता है। हालाँकि, LASSO के लिए कुछ सीमाएँ हैं। यदि सुविधाओं …

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मैं इन शब्दों को अधिक से अधिक सुन रहा हूं क्योंकि मैं मशीन लर्निंग का अध्ययन करता हूं। वास्तव में, कुछ लोगों ने समीकरणों की नियमितता पर काम करते हुए फील्ड्स मेडल जीता है। इसलिए, मुझे लगता है कि यह एक शब्द है जो सांख्यिकीय भौतिकी / गणित से लेकर …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

क्या कोई मुझे तिकोनोव नियमितीकरण (नियमित रूप से कम से कम वर्ग) के लिए एक ऑनलाइन (पुनरावर्ती) एल्गोरिथ्म की दिशा में इंगित कर सकता है? एक ऑफ़लाइन सेटिंग में, मैं अपने मूल डेटा सेट का उपयोग करके जहां λ एन-गुना क्रॉस सत्यापन का उपयोग कर पाया जाता है, का उपयोग …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

मैं इस प्रश्न को दो भागों में रखना चाहूंगा। दोनों एक सामान्य रैखिक मॉडल के साथ सौदा करते हैं, लेकिन पहला मॉडल चयन के साथ और दूसरा नियमितीकरण से संबंधित है। पृष्ठभूमि: मैं GLMs (लीनियर, लॉजिस्टिक, गामा रिग्रेशन) मॉडल का उपयोग भविष्यवाणी और विवरण दोनों के लिए करता हूं। जब …

12 regression  model-selection  regularization 

क्या L1 (lasso) के लिए समन्वय वंश के उपयोग और रैखिक प्रतिगमन समस्याओं के लिए लोचदार शुद्ध नियमितीकरण से निपटने के लिए कोई अच्छा पेपर या किताबें हैं?

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कंप्रेस्ड सेंसिंग में, एक प्रमेय गारंटी है कि में एक अद्वितीय विरल समाधान है c (अधिक विवरण के लिए परिशिष्ट देखें)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc क्या लैस्सो के लिए एक समान प्रमेय है? यदि ऐसा कोई प्रमेय है, तो न …

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मैं नकारात्मक रिज प्रतिगमन के बारे में साहित्य की तलाश कर रहा हूं । संक्षेप में, यह नकारात्मक का उपयोग कर रैखिक रिज प्रतिगमन का सामान्यीकरण है :λλ\lambda आकलनकर्ता सूत्र में β = ( एक्स ⊤ एक्स + λ मैं ) - 1 एक्स ⊤ y । सकारात्मक मामले का …

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मैं इस दौरान LASSO (कम से कम पूर्ण संकोचन और चयन ऑपरेटर) का अध्ययन कर रहा हूं । मैं देख रहा हूं कि नियमितीकरण पैरामीटर के लिए इष्टतम मूल्य को क्रॉस सत्यापन द्वारा चुना जा सकता है। मैं रिज रिग्रेशन और कई तरीकों को भी देखता हूं जो नियमितीकरण को …

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ओवरफिटिंग से बचने के लिए लोग रेगुलराइजेशन टर्म (मॉडल के मापदंडों के वर्ग योग के समानुपातिक) को रेगुलराइजेशन पैरामीटर के साथ लीनियर रिग्रेशन की लागत फ़ंक्शन के साथ जोड़ते हैं । इस पैरामीटर है λ एक lagrange गुणक के रूप में एक ही? तो क्या लैगेंज मल्टीप्लायर की विधि के …

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