Публикации по теме 'optimization'
Оптимизация глубокого обучения
Подборка интересных сравнений, тестов и графиков
Условная оптимизация портфеля: использование машинного обучения для адаптации распределения капитала к рынку…
Условная оптимизация портфеля: использование машинного обучения для адаптации распределения капитала к рыночным режимам
Эрнест Чан, доктор философии, Хаоюй Фань, доктор философии, Сударшан Савал и Квентин Вивиль, доктор философии.
Ранее в этом блоге мы писали об изобретенной нами методике оптимизации параметров на основе машинного обучения под названием Условная оптимизация параметров (CPO). Казалось, что он хорошо работает при оптимизации рабочих параметров торговых стратегий,..
Логистическая регрессия — Перспектива минимизации потерь
Логистическая регрессия — перспектива минимизации потерь
Что такое потеря?
Идеальная функция потерь возвращает значение
+1 за неправильно классифицированные баллы 0 за правильно классифицированные баллы
Проблема
Чтобы решить задачи оптимизации в ML, нам нужно использовать дифференцирование/исчисление. Вышеупомянутая функция 01loss не дифференцируема. Чтобы функция была дифференцируемой, она должна быть непрерывной. Функция 01loss не дифференцируема при 0,..
Теоремы двойственности и их доказательства
Оптимизация
Теоремы двойственности и их доказательства
Часть 1: Слабая теорема двойственности
Чтобы увидеть код, который я написал для этого проекта, вы можете проверить его репозиторий на Github Для других частей проекта: часть 1, часть 2
Вступление
Оптимизация проявляется повсюду в машинном обучении, от повсеместного градиентного спуска до c -_Support_Vector_Machine_and_Quadratic_Optimization_Problem_OldKiwi">квадратичного программирования в SVM и до..
Эксперименты для инженеров: взгляд трейдера
Основной принцип успешного инвестирования гласит, что вам нужно выяснить реальную стоимость чего-либо, а затем платить намного меньше. Так в чем ценность вещей?
Фундаментальная теория финансов говорит, что стоимость любых финансовых вложений зависит от того, какова будет сумма дисконтированного денежного потока от этих вложений, поскольку, как выразился знаменитый французский философ Вольтер, « бумажные деньги в конечном итоге возвращается к своей внутренней стоимости — нулю ».
С..
Глубокое погружение в Адама: понимание математики и реализация алгоритма оптимизации
Алгоритмы оптимизации необходимы в машинном обучении и глубоком обучении. Они помогают минимизировать функцию стоимости или потерь и повысить точность модели. Одним из таких алгоритмов является алгоритм оптимизации Адама. Это адаптивный алгоритм оптимизации скорости обучения, который сочетает в себе преимущества двух других алгоритмов оптимизации: AdaGrad и RMSProp. В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм оптимизации Адама.
Обзор алгоритма
Алгоритм оптимизации Адама..
Методы оптимизации нулевого порядка: урок 1
Оптимизация играет решающую роль во всех проблемах машинного обучения. В этой статье мы изучим основы методов оптимизации нулевого порядка.
В моделировании машинного обучения поиск наилучших параметров осуществляется с помощью четко определенных математических функций, называемых функциями стоимости или потери . Эти функции принимают определенный набор параметров, которые мы указали для нашей модели, и возвращают оценку того, насколько хорошо модель будет работать с заданными..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..