Logo el.boatexistence.com

Χρησιμοποιεί το svm gradient descent;

Πίνακας περιεχομένων:

Χρησιμοποιεί το svm gradient descent;
Χρησιμοποιεί το svm gradient descent;

Βίντεο: Χρησιμοποιεί το svm gradient descent;

Βίντεο: Χρησιμοποιεί το svm gradient descent;
Βίντεο: 7.3.5. Gradient Descent for Support Vector Machine Classifier 2024, Ενδέχεται
Anonim

Βελτιστοποίηση του SVM με SGD. Για να χρησιμοποιήσετε το Stochastic Gradient Descent Το Stochastic Gradient Descent Stochastic gradient descent (συχνά συντομογραφείται SGD) είναι μια επαναληπτική μέθοδος για τη βελτιστοποίηση μιας αντικειμενικής συνάρτησης με κατάλληλες ιδιότητες ομαλότητας (π.χ. διαφοροποιήσιμη ή υποδιαφοροποιήσιμη). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent

Στοχαστική κλίση κάθοδος - Wikipedia

Στις μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων, πρέπει να βρούμε τη διαβάθμιση της συνάρτησης απώλειας άρθρωσης. … Εδώ, C είναι η παράμετρος κανονικοποίησης, η είναι ο ρυθμός εκμάθησης και το β αρχικοποιείται ως διάνυσμα τυχαίων τιμών για συντελεστές.

Ποιοι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιούν gradient descent;

Συνήθη παραδείγματα αλγορίθμων με συντελεστές που μπορούν να βελτιστοποιηθούν χρησιμοποιώντας gradient descent είναι Γραμμική παλινδρόμηση και λογιστική παλινδρόμηση.

Χρησιμοποιεί το SVM SGD;

Δεν υπάρχει SGD SVM. Δείτε αυτήν την ανάρτηση. Το Stochastic gradient descent (SGD) είναι ένας αλγόριθμος για την εκπαίδευση του μοντέλου. Σύμφωνα με την τεκμηρίωση, ο αλγόριθμος SGD μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση πολλών μοντέλων.

Χρησιμοποιείται gradient descent;

Το

Gradient Descent είναι ένας αλγόριθμος βελτιστοποίησης για την εύρεση ενός τοπικού ελάχιστου μιας διαφοροποιήσιμης συνάρτησης. Το Gradient descent χρησιμοποιείται απλώς στη μηχανική εκμάθηση για να βρεθούν οι τιμές των παραμέτρων μιας συνάρτησης (συντελεστές) που ελαχιστοποιούν όσο το δυνατόν περισσότερο μια συνάρτηση κόστους.

Είναι το SVM στοχαστικό;

Το Το Stochastic SVM επιτυγχάνει υψηλή ακρίβεια πρόβλεψης μαθαίνοντας το βέλτιστο υπερεπίπεδο από το σετ εκπαίδευσης, το οποίο απλοποιεί σημαντικά τα προβλήματα ταξινόμησης και παλινδρόμησης. … Με βάση το πείραμα, έχουμε 90,43 % ακρίβεια για το Stochastic SVM και 95,65 % ακρίβεια για Fuzzy Kernel Robust C-Means.

Συνιστάται: