Оптимизиране на SVM със SGD. За да използвате Стохастичен градиентен спускане Стохастичен градиентен спускане Стохастичен градиентен спускане (често съкратено SGD) е итеративен метод за оптимизиране на целева функция с подходящи свойства на гладкост (например диференцируема или поддиференцируема). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Стохастичен градиент на спускане - Wikipedia
на поддържащи векторни машини, трябва да намерим градиента на функцията за загуба на шарнир. … Тук C е параметърът за регуляризация, η е скоростта на обучение, а β се инициализира като вектор от произволни стойности за коефициенти.
Кои алгоритми за машинно обучение използват градиентно спускане?
Общи примери за алгоритми с коефициенти, които могат да бъдат оптимизирани чрез градиентно спускане са Линейна регресия и логистична регресия.
SVM използва ли SGD?
Няма SGD SVM. Вижте тази публикация. Стохастичното градиентно спускане (SGD) е алгоритъм за обучение на модела. Според документацията алгоритъмът SGD може да се използва за обучение на много модели.
Използва ли се градиентно спускане?
Gradient Descent е оптимизационен алгоритъм за намиране на локален минимум на диференцируема функция. Градиентно спускане се използва просто в машинното обучение за намиране на стойностите на параметрите на функцията (коефициенти), които минимизират функцията на разходите, доколкото е възможно.
SVM стохастичен ли е?
Stochastic SVM постига висока точност на прогнозиране чрез изучаване на оптималната хиперравнина от набора за обучение, което значително опростява проблемите с класификацията и регресията. … Въз основа на експеримента получаваме 90,43 % точност за Stochastic SVM и 95,65 % точност за Fuzzy Kernel Robust C-Means.
