Perguntas com a marcação «optimization»

Onde posso encontrar uma boa prova de que os modelos baseados em CRF e os modelos baseados em regressão logística são convexos? Existe um truque geral para testar / provar que um modelo ou função objetiva é convexa?

8 logistic  optimization 

Estou trabalhando em um projeto de aprendizado de máquina em que estou tentando ajustar uma curva nos dados. Infelizmente, a data possui um vetor de característica um pouco alto. Portanto, não posso plotá-los em um espaço 2D ou 3D para adivinhar como é a forma dos dados. Portanto, além do …

8 machine-learning  mathematical-statistics  optimization 

Estou procurando recursos teóricos (livros, tutoriais etc.) para aprender sobre como fazer boas inferências estatísticas, dados (muitos) de dados de conversão de sites multivariados. Estou atrás da matemática envolvida e não consigo encontrar coisas boas que não sejam de marketing na web. O tipo de pergunta que quero responder: quanto …

8 multivariate-analysis  references  optimization  ab-test  web 

Eu gostaria de fazer algo em R que o SAS possa fazer usando o proc misto do SAS (existe alguma maneira de se fazer isso no STATA), ou seja, ajustar o chamado modelo bivariado de Reitsma et al (2005). Este modelo é um modelo misto especial em que a variação …

8 r  optimization 

Estou trabalhando em visão computacional e preciso otimizar uma função objetiva que envolve a matriz e a matriz é uma matriz ortogonal.XXXXXX maximize f(X)maximize f(X)maximize \ \ f(X) s.t XTX=Is.t XTX=I s.t \ \ X^T X=I Onde é a matriz da unidade. Estou lendo alguns artigos e eles falavam de …

8 optimization  orthogonal 

Estou realmente confuso com o uso do solver na otimização computacional. Eu olhei em volta por um mês dentro e fora, para ver se consigo entender bem o que esse termo significa, mas ainda não o entendo bem. Parece que, se eu gostaria de resolver um problema de otimização no …

8 optimization  terminology  software  definition 

Estou tendo algumas dificuldades para entender como a dualidade leva à forma comum do problema do LASSO e à condição de Karush-Kuhn-Tucker chamada de folga complementar. Eu tenho duas perguntas: Sabemos que, dado um problema de otimização minxf(x)s.t.hi(x)≤0,i=1,…,mminxf(x)s.t.hi(x)≤0,i=1,…,m \begin{align*} &\min_x f(x)\\ &s.t. \quad h_i(x) \leq 0 \, ,\quad i=1,\dots, m …

7 optimization  lasso 

Estou lendo Por que o Momentum Really Works , um post do novo diário de destilação. Parafraseando as principais equações que levam à parte que me confunde, o post descreve a intuição em mais detalhes. O algoritmo de descida de gradiente é dado pelo seguinte processo iterativo wk+1=wk−α∇f(wk)wk+1=wk−α∇f(wk)w^{k+1} = w^k-\alpha …

7 machine-learning  optimization  deep-learning 

Estou ciente das vantagens da validação cruzada k-fold (e deixe-o-fora), bem como das vantagens de dividir seu conjunto de treinamento para criar um terceiro conjunto de 'validação', que você usa para avaliar modele o desempenho com base nas opções de hiperparâmetros, para que você possa otimizar e ajustá-los e escolher …

7 machine-learning  cross-validation  hyperparameter  optimization 

Na internet, vi referências dispersas à ideia de redimensionar uma função objetiva e usá-la como PDF para fins de otimização. (Neste site, por exemplo: As técnicas de otimização são mapeadas para as técnicas de amostragem? ) Alguém pode me indicar um local onde eu possa aprender mais sobre esse método? …

7 sampling  optimization  pdf  algorithms 

Uma pergunta foi postada aqui (agora excluída) em relação à estimativa dos parâmetros da distribuição triangular , que possui densidade f( x ; a , b , c ) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0 02 ( x - a )( b - a ) ( c - a )2 ( b - x )( …

7 estimation  maximum-likelihood  optimization  method-of-moments  triangular-distribution 

Suponha que você tenha uma variável aleatória discreta com função de massa de probabilidade no suporte . Que função tal que maximiza Para evitar lidar com casos extremos, assuma .XXXp(x)=P(X=x)p(x)=P(X=x)p(x) = P(X=x)0,…,n0,…,n0,\ldots,nq(x)≥0q(x)≥0q(x)\ge 0∑nx=0q(x)=1∑x=0nq(x)=1\sum_{x=0}^n q(x) = 1E(log[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])?E(log⁡[q(X−1)+q(X)+q(X+1)])? E(\log[q(X-1)+q(X)+q(X+1)])? P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0P(X=0)=P(X=n)=0 Perguntas relacionadas: Eu acredito que o que maximiza a expectativa acima também …

7 probability  optimization  expected-value  kullback-leibler 

Estou tentando ajustar um SVM aos meus dados. Meu conjunto de dados contém 3 classes e estou executando uma validação cruzada de 10 vezes (no LibSVM): ./svm-train -g 0.5 -c 10 -e 0.1 -v 10 training_data A ajuda afirma assim: -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, …

7 cross-validation  svm  libsvm  parameterization  optimization 

Recentemente, encontrei uma situação em que conheço alguns pontos de probabilidade na cauda de uma distribuição e quero "ajustar" uma distribuição que passa por esses pontos na cauda. Sei que isso é confuso e não muito preciso e está atormentado por questões conceituais. No entanto, confie em mim que realmente …

6 r  optimization