Рассмотрим линейную регрессию с некоторой регуляризацией: например, найдите который минимизируетxИксx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Обычно столбцы A стандартизированы, чтобы иметь нулевое среднее и единичную норму, тогда как центрируется, чтобы иметь нулевое среднее....
На этом сайте уже есть пост, посвященный той же проблеме: почему работает усадка? Но, хотя ответы и популярны, я не верю, что суть вопроса действительно решена. Совершенно очевидно, что введение некоторого смещения в оценку приводит к снижению дисперсии и может улучшить качество оценки. Тем не...
Я знаю о регуляризации типа LASSO, гребня и эластичной сетки в моделях линейной регрессии. Вопрос: Можно ли применить этот (или аналогичный) вид штрафных оценок к моделированию ARIMA (с непустой частью MA)? При построении моделей ARIMA кажется обычным рассмотреть предварительно выбранный...
Я прочитал самые популярные книги в области статистического обучения 1- Элементы статистического обучения. 2- Введение в статистическое обучение . Оба упоминают, что у регрессии гребня есть две формулы, которые эквивалентны. Есть ли понятное математическое доказательство этого результата? Я также...
Допустим, у меня есть классификатор логистической регрессии. В обычном пакетном обучении я бы использовал термин регуляризатор, чтобы предотвратить переоснащение и сохранить вес небольшим. Я также нормализую и масштабирую свои функции. В режиме онлайн обучения я получаю непрерывный поток данных. Я...
Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я...
Согласно этому руководству по глубокому обучению , снижение веса (регуляризация) обычно не применяется к терминам смещения b, почему? Какое значение (интуиция) стоит за...
В регрессии гребня целевая функция, которая должна быть минимизирована: RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Можно ли это оптимизировать с помощью метода множителей Лагранжа? Или это прямая...
β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=argminβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,ithithi^{th}xi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}yiyiy_ii=1,…ni=1,…ni=1, \dots n Мы знаем,...
Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи...
Я хотел бы получить коэффициенты для задачи LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Проблема в том, что функции glmnet и lars дают разные ответы. Для функции glmnet я спрашиваю коэффициенты вместо просто λ , но я все еще получаю разные...
норма является уникальной (по крайней мере частично) , потому что находится на границе между невыпуклые и выпуклы. норма является «наиболее разреженным» выпуклая норма (правда?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Я понимаю, что евклидова норма имеет корни в геометрии и имеет четкую интерпретацию, когда...
Есть несколько математических работ, описывающих байесовское лассо, но я хочу протестировать правильный код JAGS, который я могу использовать. Может ли кто-нибудь опубликовать пример кода BUGS / JAGS, который реализует регуляризованную логистическую регрессию? Любая схема (L1, L2, Elasticnet) была...
Я использую пакет 'lars' в R со следующим кодом: > 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 <-...
Я прочитал, что группа Лассо используется для выбора переменных и разреженности в группе переменных. Я хочу знать интуицию, стоящую за этим утверждением. Почему группа лассо предпочтительнее лассо? Почему путь решения группы Лассо не является кусочно-линейным?...
Я моделирую 15000 твитов для прогнозирования настроений, используя однослойный LSTM со 128 скрытыми единицами, используя word2vec-подобное представление с 80 измерениями. Я получаю точность снижения (38% со случайным = 20%) после 1 эпохи. Большее количество тренировок приводит к тому, что точность...
Я хотел бы сравнить модели, выбранные с ребристой, лассо и эластичной сеткой. На рисунке ниже показаны коэффициенты пути, используя все 3 метода: гребень (рис. A, альфа = 0), лассо (рис. B; альфа = 1) и эластичная сетка (рис. C; альфа = 0,5). Оптимальное решение зависит от выбранного значения...
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} У нас проблема: при условии, что: \ sum_ {я = 1} ^ nx_ix_i ^ T = \ диаг (\ 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...
В разделе 3.2 Бишопа «Распознавание образов и машинное обучение» он обсуждает разложение смещения дисперсии, утверждая, что для квадрата функции потерь ожидаемая потеря может быть разложена на квадрат смещения (который описывает, насколько средние прогнозы далеки от истинных модель), дисперсионный...
В последнее время я видел много статей о разреженных представлениях, и большинство из них используют норму и выполняют некоторую минимизацию. Мой вопрос: что норма и смешанная норма? И как они имеют отношение к регуляризации?ℓ p ℓ p , qℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q}...