Questions marquées «online»

Les algorithmes en ligne font référence à des calculs qui sont effectués de manière itérative, avec des données arrivant pendant le calcul. Pour les questions portant sur Internet, veuillez utiliser la balise "Internet".

3
Apprentissage en ligne ou hors ligne?
Quelle est la différence entre l' apprentissage hors ligne et en ligne ? Est-ce juste une question d’apprentissage sur l’ensemble du jeu de données (hors ligne) par opposition à un apprentissage incrémentiel (une instance à la fois)? Quels sont les exemples d'algorithmes utilisés dans les deux?
7
Existe-t-il des algorithmes permettant de calculer les paramètres de régression linéaire ou logistique «en cours d'exécution»?
Un article intitulé «Calcul précis de la variance courante», disponible à l' adresse http://www.johndcook.com/standard_deviation.html, montre comment calculer la moyenne courante, la variance et les écarts types. Existe-t-il des algorithmes dans lesquels les paramètres d'un modèle de régression linéaire ou logistique peuvent être mis à jour de manière "dynamique" de manière …
1
Apprentissage en continu de pointe
J'ai travaillé avec de grands ensembles de données récemment et j'ai trouvé beaucoup d'articles sur les méthodes de streaming. Pour n'en nommer que quelques-uns: Follow-the-Regularized-Leader and Mirror Descent: The Equivalence Theorems and L1 Regularization ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Apprentissage en continu: SVM en un seul passage ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal …
3
Calcul du nouvel écart-type à l'aide de l'ancien écart-type après modification de l'ensemble de données
J'ai un tableau de nnn valeurs réelles, qui a la moyenne μoldμold\mu_{old} et l'écart type σoldσold\sigma_{old} . Si un élément du tableau xixix_i est remplacé par un autre élément xjxjx_j , alors la nouvelle moyenne sera μnew=μold+xj−xinμnew=μold+xj−xin\mu_{new}=\mu_{old}+\frac{x_j-x_i}{n} L'avantage de cette approche est qu'elle nécessite un calcul constant quelle que soit …
2
Asymétrie / kurtosis mobile pondéré exponentiel
Il existe des formules en ligne bien connues pour calculer des moyennes mobiles pondérées exponentiellement et des écarts-types d'un processus . Pour la moyenne,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n et pour la variance σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) à partir de laquelle vous …
3
Régularisation et mise à l'échelle des fonctionnalités dans l'apprentissage en ligne?
Disons que j'ai un classificateur de régression logistique. Dans l'apprentissage par lots normal, j'aurais un terme régularisateur pour éviter le surapprentissage et garder mes poids petits. Je normaliserais également et ferais évoluer mes fonctionnalités. Dans un environnement d'apprentissage en ligne, je reçois un flux continu de données. Je fais une …
5
Algorithme récursif (en ligne) des moindres carrés régularisés
Quelqu'un peut-il m'orienter vers un algorithme en ligne (récursif) pour la régularisation de Tikhonov (moindres carrés régularisés)? Dans un cadre hors ligne, je calculerais β^=(XTX+λI)−1XTYβ^=(XTX+λI)−1XTY\hat\beta=(X^TX+λI)^{−1}X^TY utilisant mon ensemble de données d'origine où λλλ est trouvé en utilisant la validation croisée n fois. Une nouvelle valeur yyy peut être prédite pour …
1
Méthodes statistiques en ligne et évolutives
Cela a été inspiré par la régression linéaire en ligne efficace , que j'ai trouvée très intéressante. Existe-t-il des textes ou des ressources consacrés au calcul statistique à grande échelle, par lesquels le calcul avec des ensembles de données trop volumineux pour tenir dans la mémoire principale, et peut-être trop …
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.