Optimaliseer die SVM met SGD. Om Stogastiese Gradiënt Descent te gebruik Stogastiese Gradiënt Descent Stogastiese gradiënt-afkoms (dikwels afgekort SGD) is 'n iteratiewe metode vir die optimalisering van 'n objektiewe funksie met geskikte gladheidseienskappe (bv. differensieerbaar of subdifferensieerbaar). https://en.wikipedia.org › wiki › Stochastic_gradient_descent
Stogastiese gradiënt-afkoms - Wikipedia
op Ondersteun vektormasjiene, moet ons die gradiënt van die skarnierverliesfunksie vind. … Hier is C die regulariseringsparameter, η is die leertempo, en β is geïnisialiseer as 'n vektor van ewekansige waardes vir koëffisiënte.
Watter masjienleeralgoritmes gebruik gradiëntafkoms?
Algemene voorbeelde van algoritmes met koëffisiënte wat geoptimaliseer kan word deur gebruik te maak van gradiënt-afkoms, is Lineêre regressie en logistiese regressie.
Gebruik SVM SGD?
Daar is geen SGD SVM nie. Sien hierdie pos. Stogastiese gradiënt afkoms (SGD) is 'n algoritme om die model op te lei. Volgens die dokumentasie kan SGD-algoritme gebruik word om baie modelle op te lei.
Word gradiënt-afkoms gebruik?
Gradient Descent is 'n optimeringsalgoritme om 'n plaaslike minimum van 'n differensieerbare funksie te vind. Gradiënt-afkoms word eenvoudig in masjienleer gebruik om die waardes van 'n funksie se parameters (koëffisiënte) te vind wat 'n kostefunksie so ver moontlik verminder.
Is SVM stogasties?
Stogastiese SVM bereik 'n hoë voorspelling akkuraatheid deur die optimale hipervlak uit die opleidingstel te leer, wat die klassifikasie- en regressieprobleme aansienlik vereenvoudig. … Gebaseer op die eksperiment, kry ons 90.43 % akkuraatheid vir die Stogastiese SVM en 95.65 % akkuraatheid vir Fuzzy Kernel Robust C-Means.
