Estou tentando implementar a regularização múltipla em máquinas de vetores de suporte (SVMs) no Matlab. Estou seguindo as instruções no artigo de Belkin et al. (2006), há a equação: f∗=argminf∈Hk∑li=1V(xi,yi,f)+γA∥f∥2A+γI∥f∥2If∗=argminf∈Hk∑i=1lV(xi,yi,f)+γA‖f‖A2+γI‖f‖I2f^{*} = \text{argmin}_{f \in...
Estou tentando encontrar a estimativa MAP para um modelo por descida gradiente. Meu prior é gaussiano multivariado com uma matriz de covariância conhecida. Em um nível conceitual, acho que sei como fazer isso, mas esperava alguma ajuda com os detalhes. Em particular, se houver uma maneira mais...
Entendo que os coeficientes de uma equação logística podem ser interpretados como uma razão ímpar. Se um termo de regularização é adicionado ao controle para o ajuste excessivo, como isso altera a interpretação dos
Se selecionarmos valores diferentes do parâmetro , poderíamos obter soluções com diferentes níveis de escarsidade. Isso significa que o caminho da regularização é como selecionar as coordenadas que poderiam obter uma convergência mais rápida? Estou um pouco confuso, embora tenha ouvido falar sobre...
Costuma-se dizer que os priores nas estatísticas bayesianas podem ser considerados fatores de regularização, pois penalizam soluções onde os anteriores colocam baixa densidade de probabilidade. Então, dado esse modelo simples cujos parâmetros do MLE são: a r gm a xμ N( y; μ ,...
Eu estou tentando entender como funciona regularização em termos de projeções em um l∗l∗l_* bola, e projeção euclidiana para o simplex. Não sei ao certo o que queremos dizer quando projetamos o vetor de peso nas bolas ou .l 2l1l1l_1l2l2l_2 Eu posso entender o conceito de programa de regularização...
Eu me pergunto sobre a finura ideal da grade e qual é a relação entre a finura da grade e a super adaptação em métodos de regularização como LASSO, regressão de crista ou rede elástica. Suponha que eu queira ajustar um modelo de regressão usando LASSO a uma amostra de 500 observações (não...
Estou regredindo um preditor contínuo em mais de 60 variáveis (contínuas e categóricas) usando o LASSO (glmnet). Ao examinar o gráfico de rastreamento de variáveis, noto que, à medida que o log lambda aumenta, uma das principais variáveis tem um coeficiente que realmente aumenta. Depois de um...
Já existem posts sobre avisos de R lidando com regressão logística e separação linear como esta . Eu só quero ter certeza de que, no Python Scikit Learn, esse problema foi resolvido pela parte da regularização L1 / L2 na função de otimização. Em outras palavras, é seguro dizer que os usuários não...
Estou ansioso para aprender mais sobre as técnicas de regressão regularizadas, como a regressão de Ridge e Lasso. Eu gostaria de saber o que pode ser alcançado usando essas técnicas quando comparado ao modelo de regressão linear. Também em que situação devemos adotar essas técnicas. E o que torna...
Uma propriedade fundamental da regressão de efeitos aleatórios é que as estimativas de interceptação aleatória são "reduzidas" em direção à média geral da resposta em função da variação relativa de cada estimativa. ρJ=τ2/(τ2+σ2/nj).você^j= ρjy¯j+ ( 1 - ρj) y¯U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯\hat{U}_j = \rho_j...
Tenho a seguinte configuração para um projeto de pesquisa de Finanças / Aprendizado de Máquina na minha universidade: estou aplicando uma Rede Neural (Profunda) (MLP) com a seguinte estrutura em Keras / Theano para distinguir estoques com desempenho superior (etiqueta 1) dos estoques com desempenho...
Podemos simular regressão linear sem aleatoriedade, o que significa que fazemos vez de . Então, se ajustarmos um modelo linear, os coeficientes serão idênticos à "verdade fundamental". Aqui está um exemplo.y = X β + ϵy=Xβy=Xβy=X\betay=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon set.seed(0) n <- 1e5 p <- 3 X...
Ao pensar em um histograma como uma estimativa da função de densidade, é razoável pensar no tamanho da caixa como um parâmetro que restringe a estrutura local dessa função? Além disso, existe uma maneira melhor de articular esse
Temos uma resposta e preditoresY∈RnY∈RnY \in \Bbb R^nX=(x1,x2,⋯,xm)T∈Rn×mX=(x1,x2,⋯,xm)T∈Rn×mX = (x_1, x_2, \cdots, x_m)^T \in \Bbb R^{n \times m} O problema que queremos resolver é argmink∈Rm(∥Y−Xk∥22+λ∥k∥0)→k0argmink∈Rm(‖Y−Xk‖22+λ‖k‖0)→k0\text{argmin}_{k \in \Bbb R^{m}} (\Vert Y - Xk \Vert_2^2...
Na regressão linear do cume e do laço, um passo importante é escolher o parâmetro de ajuste lambda, geralmente eu uso a pesquisa de grade na escala de log de -6-> 4, funciona bem no cume, mas no laço, devo levar em conta a ordem da magnitude da saída y? por exemplo, se a saída y estiver na...
Minha pergunta está relacionada à regularização em regressão linear e regressão logística. Atualmente, estou fazendo a terceira semana do curso Machine Learning de Andrew Ng sobre Coursera. Entendo como o ajuste excessivo pode ser um problema comum e tenho alguma intuição de como a regularização...
Ao passar da normalização para na regressão linear, devo esperar ver mais viés ou mais variação? Observe que o viés é um sinal de falta de ajuste e a variação é um sinal de falta de ajuste. Assuma a constante λ.eu2L2L^2eu1 1L1L^1 Estou procurando uma regra geral aqui. Se não houver, e a resposta...
Se bem entendi, o glmnet usa descida cíclica de coordenadas não apenas para redes de laço e elástico, mas também para regressão de Ridge. Por que ele usa esse algoritmo, que às vezes fornece resultados ligeiramente imprecisos, quando existe de fato uma solução fácil de formulário fechado...
Considere regressão líquida elástica com glmnetparametrização semelhante à função de perdaL=12n∥∥y−β0−Xβ∥∥2+λ(α∥β∥1+(1−α)∥β∥22/2).L=12n‖y−β0−Xβ‖2+λ(α‖β‖1+(1−α)‖β‖22/2).\mathcal L = \frac{1}{2n}\big\lVert y - \beta_0-X\beta\big\rVert^2 + \lambda\big(\alpha\lVert \beta\rVert_1 + (1-\alpha) \lVert...