Preguntas etiquetadas con algorithms

Una lista inequívoca de pasos computacionales involucrados en la búsqueda de una solución a una clase de problemas.

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¿Cómo funciona el L-BFGS?
El propósito del trabajo era optimizar algunos parámetros maximizando la probabilidad de registro regularizada. Luego calculan derivadas parciales. Y luego, los autores mencionan que optimizan la ecuación utilizando L-BFGS, un procedimiento estándar de cuasi-Newton para optimizar las funciones suaves de muchas variables (sin más detalles). Como funciona ?


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Álgebra de LDA. El poder de discriminación de Fisher de un análisis discriminante variable y lineal
Aparentemente, El análisis de Fisher apunta a maximizar simultáneamente la separación entre clases, mientras se minimiza la dispersión dentro de clase. Una medida útil del poder de discriminación de una variable viene dada por la cantidad diagonal: Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} . http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Entiendo que el tamaño ( p x p) de la …

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LARS vs descenso coordinado para el lazo
¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …



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¿El aprendizaje automático es un sueño?
A medida que descubro el aprendizaje automático, veo diferentes técnicas interesantes como: ajusta automáticamente los algoritmos con técnicas como grid search, obtener resultados más precisos mediante la combinación de diferentes algoritmos del mismo "tipo", es decir boosting, obtener resultados más precisos mediante la combinación de diferentes algoritmos (pero no el …



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Definición de cuantiles sobre una muestra ponderada
Tengo una muestra ponderada, para la cual deseo calcular cuantiles. 1 Idealmente, donde los pesos son iguales (ya sea = 1 o no), los resultados serían consistentes con los de scipy.stats.scoreatpercentile()y R's quantile(...,type=7). Un enfoque simple sería "multiplicar" la muestra usando los pesos dados. Eso efectivamente da un ecdf localmente …




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¿Por qué es importante la dimensión VC?
Wikipedia dice que: La dimensión VC es la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que un algoritmo puede destruir. Por ejemplo, un clasificador lineal tiene una cardinalidad n + 1. Mi pregunta es ¿por qué nos importa? La mayoría de los conjuntos de datos en los que realiza una clasificación …

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Algoritmo: búsqueda binaria cuando los valores son inciertos
Necesito un algoritmo para hacer una búsqueda binaria cuando la prueba en cada paso puede dar un resultado incorrecto. Antecedentes: necesito colocar a los estudiantes en el más apropiado de los 12 niveles de dificultad. El enfoque actual es la fuerza bruta y hace 60 preguntas de opción múltiple de …
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