2.3优化（optim）

最新推荐文章于 2025-02-16 23:44:45 发布
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#Spark #MLlib #机器学习算法 #优化

本文介绍了优化中的最小二乘法，包括一般最小二乘法和加权最小二乘法。加权最小二乘法通过给予近期数据较大权重，以适应时间序列中数据影响力的不同。迭代重加权最小二乘法（IRLS）用于解决优化问题，特别是当目标函数涉及到p范数时。

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2.3 优化（optim）

2.3.1&2.3.2 最小二乘法（Least Squares）

加权最小二乘法（WLS(Weighted Least Squares)）：

一般最小二乘法将时间序列中的各项数据的重要性同等看待，而事实上时间序列各项数据对未来的影响作用应是不同的。一般来说，近期数据比起远期数据对未来的影响更大。因此比较合理的方法就是使用加权的方法，对近期数据赋以较大的权数，对远期数据则赋以较小的权数。加权最小二乘法采用指数权数Wn-i，0<W<1，加权以后求得的参数估计值应满足：

以直线模型 https://gss0.bdstatic.com/94o3dSag_xI4khGkpoWK1HF6hhy/baike/s%3D66/sign=4e7ad28ea2773912c0268667f819a232/11385343fbf2b2112b6a117dc18065380cd78eb9.jpg  为例，其加权的剩余平方和为：<

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优化器 (Optimizer)
欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。
11-24 892
优化器 (Optimizer) 1. 背景介绍 优化器(Optimizer)是深度学习中不可或缺的核心组件之一。它的主要作用是通过对模型参数的梯度更新，不断调整模型，最小化损失函数，从而提高模型性能。优化器的好坏直接决定了深度学习的训练效果，是实现深度学习算法的基础。
Spark MLlib中协同过滤之交替最小二乘法ALS原理与实践
L
08-16 5086
请先阅读leboop发布的博文《Apache Mahout之协同过滤原理与实践》。 基于用户和物品的协同过滤推荐都是建立在一个用户-物品评分矩阵（user-item-score）展开的，其本质是利用现有数据填充矩阵的缺失项（missing entries），也就是预测评分。基于用户的协同过滤通过该评分矩阵来度量用户间的相似度（余弦相似度，距离相似度，皮尔森相似度...
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Optim.jl, Julia优化函数 Optim.jlJulia中的单变量和多变量优化。英镑的文档英镑英镑英镑构建状态英镑社会英镑参考引用引用 多目标优化Optim.jl 是函数
最优化方法——Least Squares
weixin_51128278的博客
11-29 1551
最优化方法——Least Squares前言一、实验目的与要求二、问题三、模型建立与求解3.1 解决问题思路3.2 模型建立3.2.1 最小二乘法问题3.3 实验过程3.3.1 对矩阵A进行QR分解3.3.2 使用梯度下降法逼近最优解3.3.3 分析“近似解”与“准确解”之间的误差3.4 性能分析3.5 存在问题四、小结 肝！ 前言 Matrix Inverse Orthogonal Matrices QR Factorization 最优化太顶了… 【注】以下内容全部非官方，纯属记录个人角度的理解
【SOC估计】基于平均加权最小二乘法AWTLS进行健康状态 SOH估计，对比加权最小二乘 WLS、总最小二乘法TLS以及加权总最小二乘法WTLS算法附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-28 403
摘要: 电池健康状态(State of Health, SOH)的准确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。本文探讨了基于平均加权最小二乘法(Average Weighted Total Least Squares, AWTLS)的SOH估计方法，并将其与加权最小二乘法(Weighted Least Squares, WLS)、总最小二乘法(Total Least Squares, TLS)以及加权总最小二乘法(Weighted Total Least Squares, WTLS)进行了比较分析。
python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化
simple的博客
05-06 5153
python使用scipy.optimize.least_squares进行最小二乘优化 官方文档点这里 scipy.optimize.least_squares 要调用该方法，需要自己把数据准备好，以许多行的形式出现。
深度学习入门笔记（8）——什么是optim？
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05-20 3313
深度学习入门笔记（8）——optim 其实，我们在看过深度学习相关文章后，都会明白所说的训练其实就是在让预测结果和标签贴合，而评价贴合过程必采用损失函数，我们通过修改层级权重使得损失最小，而我们这部分要说的optim就是一种参数优化策略。 这里我们讲两种传统的优化方式，主要介绍一下一阶optim： （1）一阶optim 这种方法使用各个参数的梯度值来更新参数 ，最常用的一阶优化算法是梯度下降所谓的梯度就是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了各个向量场 ，同时也是一个方向，这个方向上方向导数最大，且等于梯度。
【PyTorch】torch.optim介绍
最新发布
王多鱼的梦想
02-16 1260
`torch.optim` 是 PyTorch 中用于优化神经网络模型参数的模块，它实现了多种常见的优化算法（如 SGD、Adam、RMSprop 等），通过计算损失函数对参数的梯度并根据梯度更新模型的权重。
【R语言优化问题破解】：深入optim包的秘藏技巧
[R语言数据包使用详细教程optim](https://statisticsglobe.com/wp-content/uploads/2022/03/optim-Function-R-Programming-Language-TN-1024x576.png) # 1. R语言与优化问题概述 ## R语言简介 R是一种用于统计计算...
机器学习之常用优化器
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07-14 7164
对于一些复杂的或非凸的优化问题，可能会考虑使用带有自适应学习率的优化器，如 Adam 或 RMSprop，它们能够在不同的训练阶段自动调整学习率，通常在实践中更容易获得好的性能。可以设置的关键参数，如学习率（lr）、动量（momentum）、权重衰减（weight decay）等，以帮助改善训练过程中的收敛速度和最终模型的泛化能力。的场景，特别推荐在易于过拟合的大模型和复杂任务中使用。优化器的训练过程与其他优化器类似，但由于其处理权重衰减的方式，它可能在需要正则化以提高模型泛化能力的任务中表现得更好。
R 语言 optim 使用
taojiea1014的博客
06-11 2万+
stats中的optim函数是解决优化问题的一个简易的方法。 Univariate Optimization f = function(x,a) (x-a)^2 xmin = optimize(f,interval = c(0,1),a=1/3) xmin General Optimization optim函数包含了几种不同的算法。  算法的选择依赖于求解导数的难易程度，通常最好提供...
dlsa:使用Apache Spark实现的分布式最小二乘近似（dlsa）
04-06
dlsa分布式最小二乘近似 使用Apache Spark实施 介绍 在这项工作中，我们开发了一种分布式最小二乘近似（DLSA）方法，该方法能够解决分布式系统上的大量回归问题（例如，线性回归，逻辑回归和Cox模型）。 通过使用局部二次形式逼近局部目标函数，我们可以通过对局部估计量进行加权平均来获得组合估计量。 在统计上证明了所得的估计器与全局估计器一样有效。 而且，它只需要一轮通信。 我们使用自适应套索方法进一步基于DLSA估计进行收缩估计。 通过在主节点上使用LARS算法，可以轻松获得该解决方案。 从理论上讲，通过使用新设计的分布式贝叶斯信息准则（DBIC），得出的估计量具有oracle属性，并且选择一致。 广泛的数值研究和航空公司数据集进一步说明了有限的样本性能和计算效率。 整个方法已在的Spark系统中实现。 R软件包dlsa提供了上可用的概念演示。 系统要求 Spark >= 2
pytorch基础（四）：使用optim优化函数
一个bug是bug，多个bug能work
11-15 5398
文章目录前言一、问题描述二、官方文档代码三、optimizer的工作原理总结 前言   本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。 一、问题描述   此次需要构建的神经网络其实和前几次相同，为了能更直观的理解问题，绘制了一张精美的神经网络结构图：   到目前为止，我们已经使用了numpy，te
Spark交替最小二乘法（ALS）
weixin_30762087的博客
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交替最小二乘法 转载于:https://www.cnblogs.com/yrqiang/p/5350608.html
Spark MLlib中ALS交替最小二乘法推荐算法的使用
来吧，和鹿丸君一起打豆豆！
08-02 1376
ALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。本文通过代码来演示用spark运行ALS算法的一个小例子。 算法简介 ALS算法通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。 其原理简单说就是假设用户评分矩阵是用户特征矩阵乘以物品特征矩阵得到的，即：A(m*n)=U(m*k...
Spark MLlib学习（二）——分类和回归
myy1012010626的专栏
05-16 8831
MLlib支持多种分类方法，如二分类、多分类和回归分析等。 问题类型 支持的方法 二分类 线性SVM, 逻辑回归，决策树，随机森林，GBDT，朴素贝叶斯 多分类 决策树，随机森林，朴素贝叶斯 回归
spark mLlib ALS 交替最小二乘
超级小蕉蕉的博客
08-11 1194
ALS 交替最小二乘ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写，意为加权正则化交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中。例如：将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为两个矩阵：一个是用户对商品隐
task6:pytorch神经网络优化方法--optim
wehung的博客
04-16 1212
pytorch优化器 optim各种优化方法介绍一、梯度下降1.1 批梯度下降法(Batch Gradient Descent)1.2 随机梯度下降1.3 小批量梯度下降 参考： https://www.leiphone.com/news/201709/c7nM342MTsWgau9f.html https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 各种优化方...
深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析
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http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51752904随着互联网的迅猛发展,为了满足人们在繁多的信息中获取自己需要内容的需求,个性化推荐应用而生。协同过滤推荐是其中运用最为成功的技术之一。其中,基于用户的最近邻法根据相似用户的评分来预测当前用户的评分。然而,在用户数量以及用户评分不足的情况下,该方法存在冷启动和数据稀疏的问题。为了解决这两个问题，业界提出了提出了基于项的最近邻法，利用项之间相似性稳定的特点可以离线计算相似性,降低了在线计算量,提高了推
imdb双向lstm paddle2.3实现
05-17
# 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=learning_rate) # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(train_ds, batch_...
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