Rozważ regresję liniową z pewną regularyzacją: Np. Znajdź który minimalizuje | | A x - b | | 2 + λ | | x | | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Zwykle kolumny A są znormalizowane, aby miały średnią zerową i normę jednostkową, podczas gdy jest wyśrodkowany, aby mieć...
Jeśli zaczniemy od zestawu danych , zastosujemy do niego Lasso i uzyskamy rozwiązanie β L , możemy ponownie zastosować Lasso do zbioru danych ( X S , Y ) , gdzie S jest zbiorem niezerowym indeksy β L , aby uzyskać rozwiązanie β R L , zwane „zrelaksowanym rozwiązaniem LASSO” (poprawcie mnie, jeśli...
Na tej stronie jest już post mówiący o tym samym problemie: Dlaczego działa skurcz? Ale mimo że odpowiedzi są popularne, nie sądzę, aby sedno pytania zostało naprawdę rozwiązane. Oczywiste jest, że wprowadzenie błędu systematycznego w estymacji powoduje zmniejszenie wariancji i może poprawić...
Czytałem najpopularniejsze książki w nauce statystycznej 1- Elementy uczenia statystycznego. 2- Wprowadzenie do uczenia statystycznego . Obaj wspominają, że regresja kalenicy ma dwie równoważne formuły. Czy istnieje zrozumiały matematyczny dowód tego wyniku? Przeszedłem również przez Cross...
Powiedzmy, że mam klasyfikator regresji logistycznej. Podczas normalnego uczenia wsadowego stosuję termin regulizujący, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i utrzymać moją wagę na niskim poziomie. Normalizowałbym również i skalował moje funkcje. W ustawieniach do nauki online otrzymuję ciągły...
Zdaję sobie sprawę z rodzaju regularyzacji typu LASSO, grzbietu i siatki elastycznej w modelach regresji liniowej. Pytanie: Czy ten (lub podobny) rodzaj oszacowania podlegającego sankcji można zastosować do modelowania ARIMA (z niepustą częścią MA)? Przy budowaniu modeli ARIMA wydaje się, że...
Zgodnie z tym samouczkiem na temat głębokiego uczenia się , odchudzanie (regularyzacja) zwykle nie jest stosowane do terminów stronniczości b dlaczego? Jakie jest za tym znaczenie
Zdefiniuj oszacowanie lasso gdzie i ^ {th} wiersz x_i \ in \ mathbb {R} ^ p macierzy projektowej X \ in \ mathbb {R} ^ {n \ times p} jest wektorem zmiennych towarzyszących dla wyjaśnienia odpowiedzi stochastycznej y_i (dla i = 1, \ kropki n
W regresji grzbietu funkcją celu, którą należy zminimalizować, jest:RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Czy można to zoptymalizować za pomocą metody mnożnika Lagrange'a? Czy jest to proste
Istnieje kilka prac matematycznych opisujących lasso bayesowskie, ale chcę przetestować poprawny kod JAGS, którego mogę użyć. Czy ktoś może opublikować próbkę kodu BŁĘDY / JAGS, który implementuje regulowaną regresję logistyczną? Każdy schemat (L1, L2, Elasticnet) byłby świetny, ale preferowany...
W sekcji 3.2 Rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego Bishopa omawia dekompozycję wariancji odchylenia, stwierdzając, że dla funkcji straty kwadratowej oczekiwana strata może zostać rozłożona na wartość kwadratową błędu (która opisuje, jak daleko średnie prognozy są od prawdziwej model), termin...
nazwa operatora {diag}}\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Mamy problem: minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right), przy...
Chciałbym porównać modele wybrane z kalenicą, lasso i elastyczną siatką. Ryc. Poniżej pokazuje ścieżki współczynników przy użyciu wszystkich 3 metod: grzbietu (ryc. A, alfa = 0), lasso (ryc. B; alfa = 1) i elastycznej siatki (ryc. C; alfa = 0,5). Optymalne rozwiązanie zależy od wybranej wartości...
Modeluję 15000 tweetów do prognozowania nastrojów za pomocą jednowarstwowej LSTM ze 128 ukrytymi jednostkami za pomocą reprezentacji podobnej do word2vec o 80 wymiarach. Dostaję dokładność zniżania (38% losowo = 20%) po 1 epoce. Więcej treningów powoduje, że dokładność walidacji zaczyna spadać, gdy...
Przeczytałem, że grupa lasso służy do wyboru zmiennych i rzadkości w grupie zmiennych. Chcę poznać intuicję tego twierdzenia. Dlaczego lasso grupowe jest lepsze od lasso? Dlaczego ścieżka rozwiązania lasso grupowe nie jest fragmentarycznie
Korzystam z pakietu „lars” w języku R z następującym kodem: > 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 + 7*x4 + rnorm(n) > x <-...
Chciałbym uzyskać współczynniki dla problemu LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Problem polega na tym, że funkcje glmnet i lars dają różne odpowiedzi. Dla funkcji glmnet proszę o współczynniki λ / | | Y| |λ/||Y||\lambda/||Y||zamiast po prostu...
normą jest unikalny (przynajmniej częściowo), ponieważ znajduje się na granicy między uwypuklony i wypukłe. normą jest „najbardziej rzadki” norma wypukły (prawda?). p = 1 L 1L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Rozumiem, że norma euklidesowa ma korzenie w geometrii i ma jasną interpretację, gdy wymiary mają...
Oto przykładowy kod keras, który go używa: from keras.constraints import max_norm model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, 32, 32), border_mode='same', activation='relu',
Jakie są zalety i wady korzystania z LARS [1] w porównaniu ze stosowaniem opadania współrzędnych w celu dopasowania regresji liniowej regulowanej przez L1? Interesują mnie głównie aspekty wydajności (moje problemy występują zwykle Nw setkach tysięcy i p<20). Jednak wszelkie inne spostrzeżenia...