Questions marquées «optimization»

En statistique, cela se réfère à la sélection d'un estimateur d'un paramètre en maximisant ou en minimisant une fonction des données. Un exemple très courant est le choix d'un estimateur qui maximise la densité conjointe (ou fonction de masse) des données observées, appelée estimation du maximum de vraisemblance (MLE).







2
Pourquoi les algorithmes génétiques ne sont-ils pas utilisés pour optimiser les réseaux de neurones?
D'après ma compréhension, les algorithmes génétiques sont de puissants outils d'optimisation multi-objectifs. En outre, la formation des réseaux de neurones (en particulier les réseaux profonds) est difficile et pose de nombreux problèmes (fonctions de coût non convexes - minima locaux, gradients disparaissant et explosant, etc.). Je suis également convaincu que …



1
Combien de fonctionnalités échantillonner à l'aide de forêts aléatoires
La page Wikipédia qui cite "Les éléments de l'apprentissage statistique" dit: Typiquement, pour un problème de classification avec fonctionnalités, ⌊ √ppp fonctions p ⌋sont utilisées dans chaque division.⌊ p-√⌋⌊p⌋\lfloor \sqrt{p}\rfloor Je comprends que cette supposition est assez bonne et qu'elle a probablement été confirmée par des preuves empiriques, mais y …


3
Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

2
Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …
10 machine-learning  algorithms  random-forest  linear-regression  decision-trees  machine-learning  predictive-modeling  forecast  r  clustering  similarity  data-mining  dataset  statistics  text-mining  text-mining  data-cleaning  data-wrangling  machine-learning  classification  algorithms  xgboost  data-mining  dataset  dataset  regression  graphs  svm  unbalanced-classes  cross-validation  optimization  hyperparameter  genetic-algorithms  visualization  predictive-modeling  correlation  machine-learning  predictive-modeling  apache-spark  statistics  normalization  apache-spark  map-reduce  r  correlation  confusion-matrix  r  data-cleaning  classification  terminology  dataset  image-classification  machine-learning  regression  apache-spark  machine-learning  data-mining  nlp  parsing  machine-learning  dimensionality-reduction  visualization  clustering  multiclass-classification  evaluation  unsupervised-learning  machine-learning  machine-learning  data-mining  supervised-learning  unsupervised-learning  machine-learning  data-mining  classification  statistics  predictive-modeling  data-mining  clustering  python  pandas  machine-learning  dataset  data-cleaning  data  bigdata  software-recommendation 

2
Pourquoi le taux d'apprentissage fait-il monter en flèche les poids de mon réseau de neurones?
J'utilise tensorflow pour écrire des réseaux neuronaux simples pour un peu de recherche et j'ai eu beaucoup de problèmes avec les poids «nan» pendant l'entraînement. J'ai essayé de nombreuses solutions différentes comme changer l'optimiseur, changer la perte, la taille des données, etc. mais en vain. Enfin, j'ai remarqué qu'un changement …

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.