Na regressão de laço ou cordão, é necessário especificar um parâmetro de retração, geralmente chamado por λλ\lambda ou αα\alpha . Esse valor geralmente é escolhido por meio da validação cruzada, verificando-se vários valores diferentes nos dados de treinamento e ver qual produz melhor, por exemplo,...
Eu li os livros mais populares da aprendizagem estatística 1- Os elementos da aprendizagem estatística. 2- Uma introdução à aprendizagem estatística . Ambos mencionam que a regressão de crista tem duas fórmulas equivalentes. Existe uma prova matemática compreensível desse resultado? Também...
Estou ciente do tipo de regularização LASSO, cume e rede elástica em modelos de regressão linear. Questão: Esse tipo de estimativa penalizada (ou similar) pode ser aplicada à modelagem ARIMA (com uma parte MA não vazia)? pmaxpmaxp_{max}qmaxqmaxq_{max} q ⩽ q m um xp⩽pmaxp⩽pmaxp \leqslant...
Digamos que eu tenha um classificador de regressão logística. No aprendizado em lote normal, eu teria um termo regularizador para evitar o excesso de ajustes e manter meus pesos pequenos. Eu também normalizava e dimensionava meus recursos. Em um ambiente de aprendizado on-line, estou recebendo um...
Já existe um post neste site falando sobre o mesmo problema: Por que o encolhimento funciona? Mas, embora as respostas sejam populares, não acredito que a essência da questão seja realmente abordada. É bastante claro que a introdução de algum viés na estimativa reduz a variação e pode melhorar a...
Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em...
Defina a estimativa do laço onde a i ^ {th} linha x_i \ in \ mathbb {R} ^ p da matriz de design X \ in \ mathbb {R} ^ {n \ times p} é um vetor de covariáveis para explicar a resposta estocástica y_i (para i = 1, \ pontos n
Na regressão de crista, a função objetivo a ser minimizada é: RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Isso pode ser otimizado usando o método multiplicador de Lagrange? Ou é uma diferenciação
Estou modelando 15000 tweets para previsão de sentimentos usando uma única camada LSTM com 128 unidades ocultas usando uma representação do tipo word2vec com 80 dimensões. Recebo uma precisão de descida (38% com aleatório = 20%) após 1 época. Mais treinamento faz com que a precisão da validação...
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Temos o problema: supondo que: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ diag (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2).minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle...
Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras...
Existem vários artigos pesados em matemática que descrevem o laço bayesiano, mas eu quero testar o código JAGS correto que eu possa usar. Alguém poderia postar um exemplo de código BUGS / JAGS que implementa regressão logística regularizada? Qualquer esquema (L1, L2, Elasticnet) seria ótimo, mas...
Gostaria de obter os coeficientes para o problema do LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y-Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. O problema é que as funções glmnet e lars dão respostas diferentes. Para a função glmnet, peço os coeficientes deem vez de apenas , mas ainda recebo respostas...
Gostaria de comparar os modelos selecionados com cume, laço e rede elástica. A Fig. Abaixo mostra os caminhos dos coeficientes usando todos os três métodos: crista (Fig A, alfa = 0), laço (Fig B; alfa = 1) e rede elástica (Fig C; alfa = 0,5). A solução ideal depende do valor selecionado de lambda,...
Uma norma é única (pelo menos em parte) porque está no limite entre não convexo e convexo. Uma norma é a norma convexa 'mais esparsa' (certo?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Entendo que a norma euclidiana tem raízes na geometria e tem uma interpretação clara quando as dimensões têm as mesmas unidades....
Estou usando o pacote 'lars' em R com o seguinte código: > library(lars) > set.seed(3) > n <- 1000 > x1 <- rnorm(n) > x2 <- x1+rnorm(n)*0.5 > x3 <- rnorm(n) > x4 <- rnorm(n) > x5 <- rexp(n) > y <- 5*x1 + 4*x2 + 2*x3 + 7*x4 + rnorm(n) > x <-...
Na seção 3.2 do Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Bishop , ele discute a decomposição da variação de viés, afirmando que, para uma função de perda ao quadrado, a perda esperada pode ser decomposta em um termo de viés ao quadrado (que descreve a que distância as previsões médias...
Eu li que o laço de grupo é usado para seleção de variáveis e esparsidade em um grupo de variáveis. Eu quero saber a intuição por trás dessa afirmação. Por que o laço de grupo é preferível ao laço? Por que o caminho da solução do laço de grupo não é linear por...
De acordo com este tutorial sobre aprendizado profundo , a redução de peso (regularização) geralmente não é aplicada aos termos de viés b por quê? Qual é o significado (intuição) por trás
Para evitar o excesso de ajuste nas pessoas, adicione um termo de regularização (proporcional à soma quadrada dos parâmetros do modelo) com um parâmetro de regularização à função de custo da regressão linear. Esse parâmetro o mesmo que um multiplicador de intervalo? Então, a regularização é igual...