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Warum ist es notwendig, Regularisierung bei Lernproblemen zu verwenden?

Das mag eine dumme Frage sein, aber ich kann mir einfach keine vernünftige Antwort einfallen lassen. Es wird gesagt, dass die Regularisierung uns helfen kann, einfache Modelle über komplexe zu erhalte

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Erklärung für Koordinatenabstieg und Subgradient

Wie man eine einfache Erklärung der Koordinatenabstiegs- und Subgradientenlösung im Zusammenhang mit Lasso erhält. Eine intuitive Erklärung gefolgt von Beweisen wird hilfreich sein.

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Optimierung mit Python (scipy.optimize)

Ich versuche, die folgende Funktion mit Python scipy.optimize zu maximieren. Nach vielen Versuchen scheint es jedoch nicht zu funktionieren. Die Funktion und mein Code sind unten eingefügt. Danke fürs

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scipy.optimize.leastsq ruft Zielfunktion mit NaN

Ich benutze scipy.optimize.leastsq um zu versuchen, eine Reihe von Parametern in der realen Welt Daten in Gegenwart von Rauschen anzupassen. Die Zielfunktion wird gelegentlich mit NaNs innerhalb von m

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Wie führt man eine diskrete Optimierung von Funktionen über Matrizen durch?

Ich möchte über alle 30 bis 30 Matrizen mit Einträgen, die 0 oder 1 sind, optimieren. Meine Zielfunktion ist die Determinante. Ein Weg, dies zu tun, wäre eine Art stochastischer Gradientenabfall oder

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Unendliche Summation in Python

Ich habe eine Funktion für mit ich muss eine unendliche Summe auf (über alle ganzen Zahlen) numerisch zu tun. Die Summierung muss nicht immer konvergieren, da ich interne Parameter ändern kann. Die Fu

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R Optimierung mit Gleichheit und Ungleichheit Einschränkungen

Ich versuche, das lokale Minimum einer Funktion zu finden, und die Parameter haben eine feste Summe. Zum Beispiel Fx = 10 - 5x1 + 2x2 - x3 und die Bedingungen sind wie folgt, x1 + x2 + x3 = 15 (x1, x2

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Scipy.optimize.minimize Methode = 'SLSQP' ignoriert Einschränkung

Ich benutze SciPy für die Optimierung und die Methode SLSQP scheint meine Einschränkungen zu ignorieren. Insbesondere möchte ich x [3] und x [4] im Bereich sein [0-1] ich die Nachricht bekommen: 'Ungl

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Wie konvertiert man quadratisches in lineares Programm?

Ich habe ein Optimierungsproblem, das in der Zielfunktion 2 multiplizierte Variablen hat, was das Modell quadratisch macht. Ich verwende zimpl, um das Modell zu analysieren, und glpk, um es zu lösen.

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Minimierung einer multivariablen Funktion mit scipy. Derivative nicht bekannt

Ich habe eine Funktion, die eigentlich ein Aufruf an ein anderes Programm ist (einige Fortran-Code). Wenn ich diese Funktion (run_moog) aufrufe, kann ich 4 Variablen analysieren, und es gibt 6 Werte z