regularization पर टैग किए गए जवाब

यह पोस्ट इस प्रकार है: विकर्ण में स्थिरांक जोड़कर रिज अनुमान ओएलएस से बेहतर क्यों हो जाता है? यहाँ मेरा सवाल है: जहाँ तक मुझे पता है, रिज नियमितीकरण एक -norm (euclidean दूरी) का उपयोग करता है । लेकिन हम इस आदर्श के वर्ग का उपयोग क्यों करते हैं? ( …

12 lasso  regularization  ridge-regression 

मैं विरल निरूपण पर हाल ही में बहुत सारे कागज देख रहा हूं, और उनमें से अधिकांश मानदंड का उपयोग करते हैं और कुछ कम से कम करते हैं। मेरा प्रश्न यह है कि, मानदंड क्या है , और मिश्रित मानदंड है? और वे नियमितीकरण के लिए कैसे प्रासंगिक हैं?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, …

12 machine-learning  regularization  sparse 

यहाँ कुछ मैंने इयान गुडफेलो की पुस्तक डीप लर्निंग में पढ़ा है । तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, "L2 पैरामीटर मानक जुर्माना आमतौर पर वजन क्षय के रूप में जाना जाता है। यह नियमितीकरण रणनीति मूल [...] के करीब वजन ड्राइव करती है। अधिक सामान्यतः, हम किसी भी विशिष्ट बिंदु …

11 machine-learning  neural-networks  deep-learning  regularization 

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 

नियमितीकरण तकनीकों द्वारा मैं लैस्सो, रिज रिग्रेशन, इलास्टिक नेट और लाइक की बात कर रहा हूं। जनसांख्यिकीय और निदान डेटा वाले स्वास्थ्य देखभाल डेटा पर एक पूर्वानुमान मॉडल पर विचार करें जहां इन-पेशेंट के ठहरने की लंबाई की भविष्यवाणी की जा रही है। कुछ व्यक्तियों के लिए आधारभूत समयावधि के …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । पिछले साल बंद हुआ । किसी भी भाषा में क्या खुला-स्रोत कार्यान्वयन - …

11 regression  lasso  regularization 

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 

कई उत्तरों में मैंने देखा है कि CrossValidated उपयोगकर्ता ओपी को लस्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर शुरुआती कागजात खोजने का सुझाव देते हैं। पश्चात के लिए, लास्सो, रिज और इलास्टिक नेट पर सेमिनल क्या हैं?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

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 हाल ही में लास्सो (नियमितीकरण) पर कुछ आंकड़ों की वार्ता में आया हूं और एक बिंदु जो सामने आता है वह यह है कि हम वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि लास्सो क्यों काम करता है या यह इतनी अच्छी तरह से क्यों काम करता है। मैं सोच …

10 machine-learning  lasso  regularization 

जैसा कि शीर्षक में कहा गया है, मैं लाइब्रेरी से LBFGS ऑप्टिमाइज़र का उपयोग करके glmnet रैखिक से परिणाम दोहराने की कोशिश कर रहा हूँ lbfgs। यह ऑप्टिमाइज़र हमें एल 1 रेगुलराइज़र शब्द जोड़ने की अनुमति देता है, बिना भिन्नता के बारे में चिंता किए बिना, जब तक कि हमारा …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

यह अच्छी तरह से जाना जाता है (उदाहरण के लिए संपीड़ित संवेदन के क्षेत्र में) कि मानदंड "स्पार्सिटी-उत्प्रेरण" है, इस अर्थ में कि यदि हम कार्यात्मक (निश्चित मैट्रिक्स और वेक्टर ) बड़ा पर्याप्त के लिए \ lambda> 0 , हम A , \ vec {b} के कई विकल्पों के लिए …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

नियमितीकरण करने के कई तरीके हैं - उदाहरण के लिए , एल 1 , और एल 2 मानक आधारित नियमितीकरण। फ्रेडमैन हस्ती और टिबरानी के अनुसार , सबसे अच्छा नियमितकर्ता समस्या पर निर्भर करता है: अर्थात् वास्तविक लक्ष्य फ़ंक्शन की प्रकृति, विशेष आधार का उपयोग, सिग्नल-टू-शोर अनुपात और नमूना आकार।एल0L0L_0एल1L1L_1एल2L2L_2 …

10 r  regression  machine-learning  regularization 

में सप्ताह में 3 व्याख्यान नोट्स के एंड्रयू एनजी के Coursera मशीन लर्निंग वर्ग , एक शब्द नियमितीकरण को लागू करने की लागत समारोह में जोड़ा जाता है: जे+( Θ ) = जम्मू( Θ ) +λ2 मीΣज = १nθ2जेजे+(θ)=जे(θ)+λ2मΣजे=1nθजे2J^+(\theta) = J(\theta) + \frac{\lambda}{2m} \sum_{j=1}^n \theta_j^2 व्याख्यान नोट्स कहते हैं: हम …

10 regularization 

असंतुलित घटना की घटना का पता लगाने के लिए मैं द्विदिश RNN का उपयोग करता हूं। सकारात्मक वर्ग नकारात्मक वर्ग की तुलना में 100 गुना कम है। जबकि कोई नियमितीकरण उपयोग मैं ट्रेन सेट पर 100% सटीकता और सत्यापन सेट पर 30% प्राप्त कर सकता है। मैं एल 2 नियमितीकरण …

10 neural-networks  deep-learning  regularization  rnn