Dalam laso atau regresi ridge, kita harus menentukan parameter penyusutan, sering disebut dengan atau . Nilai ini sering dipilih melalui validasi silang dengan memeriksa sekelompok nilai yang berbeda pada data pelatihan dan melihat mana yang menghasilkan yang terbaik misalnya pada data uji. Berapa...
Saya mengetahui jenis LASSO, ridge, dan elastisitas-net dalam model regresi linier. Pertanyaan: Bisakah estimasi jenis ini (atau sejenisnya) diterapkan pada pemodelan ARIMA (dengan bagian MA yang tidak kosong)? Dalam membangun model ARIMA, tampaknya biasa untuk mempertimbangkan urutan lag...
Saya telah membaca buku-buku paling populer dalam pembelajaran statistik 1- Unsur-unsur pembelajaran statistik. 2- Pengantar pembelajaran statistik . Keduanya menyebutkan bahwa regresi ridge memiliki dua formula yang setara. Apakah ada bukti matematis yang dapat dimengerti dari hasil ini? Saya...
Katakanlah saya memiliki penggolong regresi logistik. Dalam pembelajaran batch normal, saya akan memiliki istilah regularizer untuk mencegah overfitting dan menjaga bobot saya kecil. Saya juga akan menormalkan dan memperbesar fitur saya. Dalam pengaturan pembelajaran online, saya mendapatkan...
Sudah ada posting di situs ini yang membicarakan masalah yang sama: Mengapa penyusutan berfungsi? Tetapi, meskipun jawabannya populer, saya tidak percaya inti dari pertanyaan itu benar-benar ditanggapi. Cukup jelas bahwa memperkenalkan beberapa bias dalam estimasi membawa pengurangan varians dan...
Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya...
Tentukan perkiraan lasso ß λ = arg min ß ∈ R p 1β^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,manaithithi^{th}barisxi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pdari matriks...
Dalam regresi ridge, fungsi tujuan harus diminimalkan adalah: RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Bisakah ini dioptimalkan menggunakan metode pengali Lagrange? Atau apakah itu diferensiasi
Saya memodelkan 15.000 tweet untuk prediksi sentimen menggunakan LSTM lapisan tunggal dengan 128 unit tersembunyi menggunakan representasi seperti word2vec dengan 80 dimensi. Saya mendapatkan akurasi keturunan (38% dengan acak = 20%) setelah 1 zaman. Lebih banyak pelatihan membuat akurasi validasi...
Apa pro dan kontra dari menggunakan LARS [1] dibandingkan menggunakan penurunan koordinat untuk menyesuaikan regresi linier yang diatur L1? Saya terutama tertarik pada aspek kinerja (masalah saya cenderung ada Ndalam ratusan ribu dan p<20.) Namun, wawasan lainnya juga akan dihargai. sunting:...
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} Kami memiliki masalah: 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 w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right), dengan asumsi bahwa:...
Ada beberapa makalah matematika-berat yang menggambarkan Bayesian Lasso, tapi saya ingin menguji, kode JAGS benar yang bisa saya gunakan. Bisakah seseorang memposting sampel kode BUGS / JAGS yang mengimplementasikan regresi logistik yang diatur? Skema apa pun (L1, L2, Elasticnet) akan bagus,...
Saya ingin mendapatkan koefisien untuk masalah LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Masalahnya adalah fungsi glmnet dan lars memberikan jawaban yang berbeda. Untuk fungsi glmnet, saya meminta koefisien bukan hanya λ , tapi saya masih mendapatkan jawaban yang...
Sebuah L1L1L_1 norma adalah unik (setidaknya sebagian) karena p=1p=1p=1 adalah pada batas antara non-cembung dan cembung. Sebuah L1L1L_1 norma adalah 'yang paling jarang' cembung norma (kanan?). Saya mengerti bahwa p=2p=2p=2 norma Euclidean memiliki akar dalam geometri dan memiliki interpretasi...
Saya ingin membandingkan model yang dipilih dengan punggungan, laso dan jaring elastis. Gambar. Di bawah ini menunjukkan koefisien jalur menggunakan ketiga metode: ridge (Gambar A, alpha = 0), laso (Gambar B; alpha = 1) dan jaring elastis (Gambar C; alpha = 0,5). Solusi optimal tergantung pada...
Dalam bagian 3.2 dari Pengenalan Pola Uskup dan Pembelajaran Mesin , dia membahas dekomposisi bias-varians, yang menyatakan bahwa untuk fungsi kerugian kuadrat, kerugian yang diharapkan dapat didekomposisi menjadi istilah bias kuadrat (yang menggambarkan seberapa jauh rata-rata prediksi dari yang...
Saya menggunakan paket 'lars' dalam R dengan kode berikut: > 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 <-...
Saya telah membaca bahwa grup laso digunakan untuk pemilihan variabel dan sparsity dalam kelompok variabel. Saya ingin tahu intuisi di balik klaim ini. Mengapa laso grup lebih disukai daripada laso? Mengapa jalur solusi laso grup tidak lurus
Menurut tutorial tentang pembelajaran yang mendalam ini , pembusukan berat badan (regularisasi) biasanya tidak diterapkan pada istilah bias b mengapa? Apa makna (intuisi) di
Untuk mencegah orang overfitting orang menambahkan istilah regularisasi (sebanding dengan jumlah kuadrat dari parameter model) dengan parameter regularisasi ke fungsi biaya regresi linier. Apakah parameter ini sama dengan pengali lagrange? Jadi, apakah regularisasi sama dengan metode pengali...