Korzystam z dwukierunkowego RNN, aby wykryć zdarzenie niezrównoważonego wystąpienia. Klasa dodatnia jest 100 razy rzadziej niż klasa negatywna. Chociaż nie używa się regularyzacji, mogę uzyskać 100% dokładności na zestawie pociągów i 30% na zestawie walidacji. Włączam regularyzację l2, a wynik to...
Byłem ostatnio na kilku rozmowach statystycznych na temat Lasso (regularyzacja), a kwestią, która wciąż się pojawia, jest to, że tak naprawdę nie rozumiemy, dlaczego Lasso działa lub dlaczego działa tak dobrze. Zastanawiam się, do czego odnosi się to oświadczenie. Oczywiście rozumiem, dlaczego...
Jeśli mam macierz projektową , gdzie jest liczbą obserwacji wymiaru , jaka jest złożoność rozwiązania dla z Lasso wrt i ? Myślę, że odpowiedź powinna odnosić się do tego, jak jedna iteracja LASSO skaluje się z tymi parametrami, a nie do tego, jak skaluje się liczba iteracji (zbieżności), chyba że...
W kilku odpowiedziach widziałem, jak użytkownicy CrossValidated sugerują OP znaleźć wczesne artykuły na temat Lasso, Ridge i Elastic Net. Dla potomnych, jakie są przełomowe prace na temat Lasso, Ridge i Elastic Net?
W notatkach z 3 wykładów z kursu Coursera Machine Learning Andrew Ng do funkcji kosztów dodawany jest termin w celu wdrożenia regularyzacji: jot+( θ ) = J( θ ) +λ2 m∑j = 1nθ2)jotJ+(θ)=J(θ)+λ2m∑j=1nθj2J^+(\theta) = J(\theta) + \frac{\lambda}{2m} \sum_{j=1}^n \theta_j^2 Notatki z wykładu mówią:...
Rozumiem, że regresja LASSO jest taka, że współczynniki regresji są wybrane w celu rozwiązania problemu minimalizacji: minβ. Y- Xβ∥2)2) s . t . ∥ β∥1≤ tminβ‖y-Xβ‖2)2) s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t W praktyce odbywa się to za pomocą mnożnika Lagrange'a, co...
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12...
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...
Gdy , problem najmniejszych kwadratów, który nakłada sferyczne ograniczenie na wartość można zapisać jako dla zbyt określonego systemu. \ | \ cdot \ | _2 to euklidesowa norma wektora.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta +
Badam różnicę między regularyzacją w regresji RKHS a regresją liniową, ale trudno mi zrozumieć kluczową różnicę między nimi. Biorąc pod uwagę pary wejścia-wyjścia , chcę oszacować funkcję w następujący sposób gdzie jest funkcją jądra. Współczynniki można znaleźć, rozwiązując gdzie, z pewnym...
Obecnie uczę się regresji grzbietu i byłem trochę zdezorientowany co do karania bardziej złożonych modeli (lub definicji bardziej złożonego modelu). Z tego, co rozumiem, złożoność modelu niekoniecznie koreluje z porządkiem wielomianowym. Zatem: jest bardziej złożonym modelem niż:2 + 3 + 4x2)+...