Als «gradient-descent» getaggte Fragen

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Möglich, GLM in Python / Scikit-Learn mit den Poisson-, Gamma- oder Tweedie-Verteilungen als Familie für die Fehlerverteilung zu bewerten?

Ich versuche, Python und Sklearn zu lernen, aber für meine Arbeit muss ich Regressionen ausführen, die Fehlerverteilungen aus den Familien Poisson, Gamma und insbesondere Tweedie verwenden. Ich sehe nichts in der Dokumentation darüber, aber sie befinden sich in mehreren Teilen der R-Distribution....

generalized-linear-model python scikit-learn gradient-descent tweedie-distribution
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...

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Kann ein Modell von P (Y | X) durch stochastischen Gradientenabstieg von nicht-iid-Proben von P (X) und iid-Proben von P (Y | X) trainiert werden?

Beim Trainieren eines parametrisierten Modells (z. B. zur Maximierung der Wahrscheinlichkeit) über einen stochastischen Gradientenabstieg in einem Datensatz wird üblicherweise angenommen, dass die Trainingsmuster aus der Trainingsdatenverteilung entnommen werden. Wenn das Ziel darin besteht, eine...

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Optimierung des Gefälles

Ich versuche, die Gradientenabstiegsoptimierung in ML-Algorithmen (Machine Learning) zu verstehen. Ich verstehe , dass es eine Kostenfunktion-wo das Ziel ist , den Fehler zu minimieren . In einem Szenario, in dem die Gewichte optimiert werden, um den minimalen Fehler zu ergeben, und partielle...

optimization gradient-descent