随机样本选择——快速求解机器学习中的优化问题

最新推荐文章于 2024-07-21 17:05:07 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/40857371
报告讲述了机器学习优化中的随机梯度下降法(SGD)及其在大数据中的优势和挑战。为解决SGD的问题，Jorge Nocedal提出仅用部分样本计算梯度的策略，通过近似梯度来平衡计算效率与准确性。他还提供了确定样本集大小的公式，允许在不大幅增加计算量的同时利用经典优化算法。这种方法有望改善大规模优化计算并促进并行计算的应用。

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前阵子去参加了数学规划会议，报告很多，人也很多。或者说报告和人过多了……
有少数感兴趣的报告，这里谈一下全场最后一个报告。报告人是Jorge Nocedal，就是著名的LBFGS的作者。
他关注的问题是一类机器学习中非常常见的优化模型：
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当机器学习性能遭遇瓶颈时，如何优化？
带你成为别人眼中的大佬！
05-03 224
在上面的代码中，首先判断了是否有可用的GPU设备，如果有则将其作为默认设备。最后，使用训练数据集和验证数据集对模型进行训练。在实际应用机器学习算法时，我们常常会遇到性能瓶颈的问题。该问题可能来自于数据集的规模、模型的复杂度或者计算资源的限制。下面，我们将介绍一些优化机器学习性能的方法。通常情况下，数据会比模型更加稀缺，因此我们需要尽可能充分地利用已有的数据。总之，在机器学习性能遭遇瓶颈的情况下，我们需要对数据、模型以及硬件等多个方面进行优化，才能实现更好的效果。当机器学习性能遭遇瓶颈时，如何优化？
Python-mlrose实现大量机器学习随机优化和SEarch算法的Python包
08-12
mlrose是一个Python包，用于将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散和连续值参数空间中的一系列不同的优化问题
02.样本评估与选择
vio1etus的博客
09-04 797
02.样本评估与选择 经验误差与过拟合 精度=1-错误率=1-错误样本数/总样本数 学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”（error），学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（training error）或“经验误差”（empirical error），在新样本上的误差称为“泛化误差”（generalizationerror）.显然，我们希望得到泛化误差小的学习器。 模型选择（modelselection）问题：理想的解决方案当然是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小
【Mark Schmidt课件】机器学习中的最优化问题
weixin_42825609的博客
10-06 372
本课件的4个目的： 监督学习的机器学习技术概述与动机。Give an overview and motivation for the machine learning techniqueof supervised learning. 概括了梯度法的收敛速率，用于解决线性系统中的一般光滑凸优化问题。Generalize convergence rates of gradient method...
机器学习中的最优化问题
数据挖掘爱好者
11-18 9420
机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题。把一些典型的问题用最优化的方法建立数学模型，再最优化的方式求解。 我们再看看数据挖掘和机器学习中哪些是最优化问题，哪些不是。 名称 是否最优化 其他 关联规则 否 支持度和置信度； 其实就是联合概率p（x，y）和条件概率p（y|x）。 典型的创造概念，但是没有新的东西 决策树 否 取信息增益大的
机器学习中的优化问题
weixin_44935198的博客
05-28 1428
机器学习中，从监督学习到非监督学习、从线性回归到聚类降维，最终都转化成求解一个优化问题。本文从数学角度记录机器学习中的优化，内容包括模型分析、算法分析、应用，这其实对应着： 定义问题—>模型 解决问题—>算法 应用 内容概要1.目标函数的类型2.求解算法2.1 一阶方法梯度下降2.2 二阶方法牛顿法拟牛顿法（BFGS)信任域方法2.3 随机方法随机梯度下降preconditioned SGD2.4 求解有约束优化2.5 bound optimization2.6 blackbox和deriv
Python 机器学习求解 PDE 学习项目——PINN 求解一维 Poisson 方程
最新发布
qq_39538718的博客
07-21 1986
（PINN）求解一维 Poisson 方程
机器学习求解组合优化问题&强化学习笔记
weixin_44358770的博客
07-07 3198
求解组合优化问题总结以及强化学习求解中的一些问题
机器学习优化模型——随机抽样的一般优化模型
Zoro的博客
03-20 1683
文章目录4.1 随机抽样的一般优化模型4.1.1随机梯度优化算法（SG）4.1.2批量样本优化算法4.3 一阶优化算法及其理论分析4.3.1 引理 4.1 随机抽样的一般优化模型 假设我们的模型的在样本i上面的损失函数是ℓ(h(xi,w),Yi)\ell\left(\mathrm{h}\left(\mathrm{x}_{\mathrm{i}}, \mathrm{w}\right), \mathrm...
机器学习系列手记（七）：优化算法之机器学习中的优化问题
yly_3026925713的博客
04-19 316
优化算法 机器学习中的优化问题       大部分机器学习模型的参数估计问题都可以写成优化问题。机器学习模型不同，损失函数不同，对应的优化问题也各不相同。 1、凸优化问题       凸优化：函数P(⋅)P(\cdot)P(⋅)是凸函数当且仅当对定义域中的任意两点x,yx,yx,...
机器学习中的数学——深度学习优化的挑战：病态
冯·诺依曼
03-03 1万+
优化通常是一个极其困难的任务。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束，以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。在本文中，我们会总结几个训练深度模型时会涉及的主要挑战。 病态 在优化凸函数时，会遇到一些挑战。这其中最突出的是Hessian矩阵HHH的病态。这是数值优化、凸优化或其他形式的优化中普遍存在的问题。病态问题一般被认为存在于神经网络训练过程中。病态体现在随机梯度下降会“卡”在某些情况，此时即使很小的更新步长也
机器学习中模型优化不得不思考的几个问题
一个有情怀的程序猿博客
07-03 349
本文根据美团点评算法工程师胡淏4月22日在“携程技术沙龙”上的分享整理而成。文字综合了“携程技术中心”微信公众号的版本和胡淏本人在微博上发表的文章，并有少量编辑加工。 图1 机器学习工程师的知识图谱 图1列出了我认为一个成功的机器学习工程师需要关注和积累的点。机器学习实践中，我们平时都在积累自己的“弹药库”：分类、回归、无监督模型、Kaggle上面特征变换的黑魔法、样本失衡的处理方法、缺失值填充……这些大概可以归类成模型和特征两个点。我们需要参考成熟的做法、论文，并自己实现，此外还需要多反思自己..
机器学习-样本集（包括训练集及测试集）的选取
热门推荐
weixin_42296976的博客
07-05 4万+
转自：http://www.xuebuyuan.com/1409669.htmlcrossvalind交叉验证Generate cross-validation indices  生成交叉验证索引Syntax语法Indices = crossvalind('Kfold', N, K) K折交叉[Train, Test] = crossvalind('HoldOut', N, P)[Train, T...
【特征】机器学习之特征优选
YaoYee_21的博客
05-12 1870
特征优选（降维）即对特征的效果进行排序，最终按照一定的准则，选出TOP的特征。 目前见到的特征优选方法都有T检验，KL距离，切诺夫届，ROC曲线，wilcoxon test。
机器学习正负样本选择问题
songhao的专栏
09-02 1万+
一、 转自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38111819/article/details/79214815 在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。 样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这...
[Math] 常见的几种最优化方法
weixin_34162695的博客
08-23 6437
　　我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习...
最优化问题综述
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
03-19 4万+
1 优化问题分类 优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 2 求解策略 针对以上三种情形，各有不同的处理策略： 无约束的优化问题：可直接对其求导，并使其为0，这样便能得到最终的最优解；含等式约束的优化问题：主要通
python随机生成高斯分布_机器学习中会涉及到的随机选择样本
weixin_39795065的博客
01-07 2115
今日分享随机抽样机器学习中会涉及到随机选择样本的问题，在python中random模块能解决，使用sample函数从数据集中选择指定个数的样本。使用sample抽样本篇小例子仅先试用python的内置模块，同时为了方便大家观察，生成100个随机整数，而不是0~1的随机浮点数。1 生成100个随机整数randint两个参数表示[0,50]间的随机整数from random import r...
机器学习中LR优化技术的深度解析与应用
在机器学习中，梯度下降法经常被用来最小化损失函数。它的工作原理是通过迭代的方式，逐步更新参数以减少损失函数值。具体来说，梯度下降法根据损失函数关于参数的梯度的反方向进行参数更新，每次迭代都会使模型在...
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