Online-Algorithmen beziehen sich auf Berechnungen, die iterativ durchgeführt werden, wobei Daten während der Berechnung eintreffen. Bei Fragen zum Internet verwenden Sie bitte das Tag "Internet".
Was ist der Unterschied zwischen Offline- und Online-Lernen ? Geht es nur darum, über den gesamten Datensatz (offline) zu lernen oder inkrementell (jeweils eine Instanz) zu lernen? Was sind Beispiele für Algorithmen, die in beiden verwendet
In einem Artikel "Genaue Berechnung der Laufabweichung" unter http://www.johndcook.com/standard_deviation.html wird gezeigt, wie der Laufmittelwert, die Laufabweichung und die Standardabweichungen berechnet werden. Gibt es Algorithmen, bei denen die Parameter eines linearen oder logistischen...
Ich habe in letzter Zeit mit großen Datenmengen gearbeitet und viele Artikel über Streaming-Methoden gefunden. Um ein paar zu nennen: Follow-the-Regularized-Leader und Mirror-Descent: Äquivalenzsätze und L1-Regularisierung ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf...
Ich habe ein kleines Problem, das mich ausflippen lässt. Ich muss eine Prozedur für einen Online-Erfassungsprozess einer multivariaten Zeitreihe schreiben. In jedem Zeitintervall (zum Beispiel 1 Sekunde) erhalte ich eine neue Stichprobe, die im Grunde genommen ein Gleitkomma-Vektor der Größe N ist....
Derzeit lese ich die Arbeit Efficient Online and Batch Learning mit Forward-Backward Splitting von John Duchi und Yoram Singer. Ich bin sehr verwirrt über die Verwendung der Begriffe "Online" und "Batch". Ich dachte, "Online" bedeutet, dass wir die Gewichtsparameter nach der Verarbeitung einer...
Ich habe ein Array von reellen Werten, die den Mittelwert von μ o l d und die Standardabweichung von σ o l d haben . Wenn ein Element des Arrays x i durch ein anderes Element x j ersetzt wird , lautet der neue Mittelwertnnnμo l dμÖld\mu_{old}σo l dσÖld\sigma_{old}xichxichx_ixjxjx_j μn e w= μo l d+...
Allgemeine Frage Nehmen wir an, wir haben iid-Daten x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... einströmen. Wir möchten die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung von \ boldsymbol {\ theta} rekursiv berechnen. . Das heißt, nachdem \ hat {\ boldsymbol {\ theta}} _ {n-1} = \ underset {\ boldsymbol {\ theta} \ in \ mathbb...
Nehmen wir an, ich habe einen logistischen Regressionsklassifikator. Beim normalen Batch-Lernen hätte ich einen Regularizer-Term, um eine Überanpassung zu verhindern und meine Gewichte klein zu halten. Ich würde auch meine Funktionen normalisieren und skalieren. In einer Online-Lernumgebung...
Es gibt bekannte Online-Formeln zur Berechnung von exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitten und Standardabweichungen eines Prozesses . Für den Mittelwert,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n und für die...
Ich habe den Begriff "Heywood-Fall" informell verwendet, um Situationen zu bezeichnen, in denen eine online durchgeführte, "endliche Antwort" iterativ aktualisierte Schätzung der Varianz aufgrund von numerischen Genauigkeitsproblemen negativ wurde. (Ich verwende eine Variante der Welford-Methode,...
Ich muss Quartile (Q1, Median und Q3) in Echtzeit mit einer großen Datenmenge berechnen, ohne die Beobachtungen zu speichern. Ich habe zuerst den P-Quadrat-Algorithmus (Jain / Chlamtac) ausprobiert, war aber nicht zufrieden damit (etwas zu viel CPU-Auslastung und nicht überzeugt von der Genauigkeit...
Dies wurde durch eine effiziente lineare Online-Regression inspiriert , die ich sehr interessant fand. Gibt es Texte oder Ressourcen, die für statistische Berechnungen in großem Maßstab vorgesehen sind, bei denen die Datenmengen zu groß sind, um in den Hauptspeicher zu passen, und die...
Kann mich jemand auf einen (rekursiven) Online-Algorithmus für die Tikhonov-Regularisierung (regularisierte kleinste Quadrate) hinweisen? In einer Offline-Einstellung würde ich Verwendung meines ursprünglichen Datensatzes berechnen, wobei unter Verwendung der n-fachen Kreuzvalidierung gefunden...
Ich habe in letzter Zeit versucht, mehr über Online-Lernen zu lernen (es ist absolut faszinierend!), Und ein Thema, das ich nicht richtig verstehen konnte, ist, wie man über Modellauswahl in Offline- oder Online-Kontexten nachdenkt. Insbesondere nehmen wir trainieren ein Klassifikator offline,...
Ich möchte eine inkrementelle Gaußsche Prozessregression mithilfe eines Schiebefensters über den Datenpunkten implementieren, das nacheinander über einen Stream ankommt. Lassen die Dimensionalität des Eingangsraums bezeichnen. Jeder Datenpunkt hat also Anzahl von Elementen.dddxixix_iddd Sei die...
Was sind gute Strategien für die Durchführung einer Gaußschen Prozessregression, wenn sich die Funktion, die ich zu approximieren versuche, im Laufe der Zeit ändert? Der naive Ansatz, der mir in den Sinn kommt, besteht darin, nur die N neuesten Datenpunkte zu verwenden, um die Regression...
Ich möchte automatisch segmentierte Mikroskopbilder als Teil einer Bildgebungspipeline mit hohem Durchsatz verarbeiten, um fehlerhafte Bilder und / oder fehlerhafte Segmentierungen zu erkennen. Es gibt eine Vielzahl von Parametern, die für jedes Rohbild und jede Segmentierung berechnet werden...
Welche Techniken könnten gut sein, um diesem abstrakten Problem zu begegnen? Sie haben einen Datenstrom eines kontinuierlichen Signals als einen von einem physischen Sensor. Dieses Signal hat reale (diskretisierte) Werte, kein Attribut; Suchtmerkmale (z. B. Leistung, Autokorrelation, Entropie)...
Ich habe mich mit dem folgenden Problem befasst. Ich habe eine Art Echtzeitsystem und lese jedes Mal, wenn ich den aktuellen Wert lese, eine Zeitreihe (z. B. 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Ich möchte Methoden (statistisches und maschinelles Lernen) kennen, um den nächsten Wert online vorherzusagen (dh...
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...