taylor-series पर टैग किए गए जवाब

उदाहरण के लिए, पर XGBoost मॉडल का उद्देश्य समारोह ले 'वें यात्रा:ttt L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i+ft(xi))+Ω(ft)L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)\mathcal{L}^{(t)}=\sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(\mathbf{x}_i))+\Omega(f_t) जहां नुकसान समारोह है, है 'वें पेड़ उत्पादन और नियमितीकरण है। तेजी से गणना के लिए (कई) महत्वपूर्ण चरणों में से एक है:ℓℓ\ellftftf_ttttΩΩ\Omega L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i)+gtft(xi)+12hif2t(xi)+Ω(ft),L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1))+gtft(xi)+12hift2(xi)+Ω(ft),\mathcal{L}^{(t)}\approx \sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)})+g_tf_t(\mathbf{x}_i)+\frac{1}{2}h_if_t^2(\mathbf{x}_i)+\Omega(f_t), जहां gigig_i और hihih_i नुकसान फ़ंक्शन के पहले और दूसरे डेरिवेटिव हैं। …

28 optimization  loss-functions  boosting  xgboost  taylor-series 

मैं आकस्मिक रूप से एक लेख (अर्थशास्त्र में) पढ़ रहा था, जिसमें लिए निम्नलिखित सन्निकटन था :log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , यदि लेखक कहता है कि यदि X लॉग-सामान्य है (जो मुझे पता है) तो सटीक है। मुझे नहीं पता कि इस सन्निकटन को कैसे प्राप्त किया जाए। मैंने …

11 lognormal  approximation  taylor-series