Domande taggate «online»

Gli algoritmi in linea si riferiscono a calcoli eseguiti in modo iterativo, con i dati che arrivano durante il calcolo. Per domande incentrate su Internet, utilizza il tag "internet".

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Apprendimento online vs offline?
Qual è la differenza tra apprendimento offline e online ? È solo una questione di apprendimento sull'intero set di dati (offline) rispetto all'apprendimento incrementale (un'istanza alla volta)? Quali sono esempi di algoritmi utilizzati in entrambi?
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Esistono algoritmi per calcolare i parametri di regressione lineare o logistica "in esecuzione"?
Un documento "Calcolo accurato della varianza corrente" all'indirizzo http://www.johndcook.com/standard_deviation.html mostra come calcolare media corrente, varianza e deviazioni standard. Esistono algoritmi in cui i parametri di un modello di regressione lineare o logistica possono essere similmente aggiornati "dinamicamente" man mano che viene fornito ogni nuovo record di addestramento?
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Apprendimento in streaming all'avanguardia
Ultimamente ho lavorato con set di dati di grandi dimensioni e ho trovato molti documenti sui metodi di streaming. Per dirne alcuni: Follow-the-Regularized Leader e Mirror Descent: Equivalence Teorems and L1 Regularization ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) Apprendimento in streaming: SVM One-Pass ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos: Primal stimato Sub-GrAdient SOlver per SVM …
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Calcolo della nuova deviazione standard utilizzando la vecchia deviazione standard dopo la modifica del set di dati
Ho una matrice di valori reali, che ha media e deviazione standard . Se un elemento dell'array viene sostituito da un altro elemento , allora sarà la nuova mediannnμoldμold\mu_{old}σoldσold\sigma_{old}xixix_ixjxjx_j μnew=μold+xj−xinμnew=μold+xj−xin\mu_{new}=\mu_{old}+\frac{x_j-x_i}{n} Il vantaggio di questo approccio è che richiede un calcolo costante indipendentemente dal valore di . Esiste un approccio per …
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Asimmetria / curtosi mobile ponderata esponenziale
Esistono formule online ben note per il calcolo delle medie mobili ponderate esponenzialmente e delle deviazioni standard di un processo . Per la media,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n e per la varianza σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) da cui è possibile calcolare …
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Regolarizzazione e ridimensionamento delle funzionalità nell'apprendimento online?
Diciamo che ho un classificatore di regressione logistica. Nell'apprendimento in batch normale, avrei un termine di regolarizzazione per prevenire un eccesso di adattamento e mantenere i miei pesi piccoli. Inoltre normalizzerei e ridimensionerei le mie funzionalità. In un ambiente di apprendimento online, sto ottenendo un flusso continuo di dati. Faccio …
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Stima online dei quartili senza memorizzare osservazioni
Devo calcolare i quartili (Q1, mediana e Q3) in tempo reale su un ampio set di dati senza memorizzare le osservazioni. Per prima cosa ho provato l'algoritmo P square (Jain / Chlamtac) ma non ero soddisfatto (un po 'troppo utilizzo della CPU e non convinto almeno dalla precisione sul mio …
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Metodi statistici online e scalabili
Ciò è stato ispirato dalla regressione lineare online efficiente , che ho trovato molto interessante. Esistono testi o risorse dedicati al calcolo statistico su larga scala, mediante il quale il calcolo con insiemi di dati è troppo grande per adattarsi alla memoria principale e forse troppo vario per essere effettivamente …
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