Stochastic

随机梯度下降(Stochastic Gradient Descend, SGD)算法在大规模数据机器学习问题的使用

最近在将自己的标注算法在更大规模100k图片数量的database上延伸，传统的参数训练方法(LR,DML）不能直接使用，由于pairwise数量平方增长，直接训练模型参数是不可取的。参考去年以来large-scalebased的文章，发现SGD在参数获取过程中大量被使用，已经成为工程化的基本处理流程之一。先mark几篇理论性的科普文章，有个大致了解http://fuliang.iteye.com
且歌且行·2013-04-29 14:55

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

       使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的函数,能够在训练集中最小化平均损失函数由于我
fuliang·2012-05-11 23:00

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

阅读更多使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的函数,能够在训练集中最小化平均损失函数由于我们不知
fuliang·2012-05-11 23:00

使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习

       使用SGD(StochasticGradientDescent)进行大规模机器学习1基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法，每一个样例包含了一个(x,y)对，其中一个输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数,它描述了预测值和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的函数,能够在训练集中最小化平均损失函数由于我
fuliang·2012-05-11 23:00

AI Planning

AIPlanning Theworldis:     1)dynamic     2)stochastic     3)partiallyobservable  Actions:   1)taketime
metasearch·2012-01-20 14:00

【Machine Learning实验1】batch gradient descent（批量梯度下降） 和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。随机梯度下降是一种对参数随着样本训练，一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集，当往往容易收敛到局部最优解。详细参见：AndrewNg的MachineLearning的课件（见参考1）可能存在的改进1）样本可靠度，特征完备性的验证例如可能存在一些out
pennyliang·2011-11-21 23:44

【Machine Learning实验1】batch gradient descent（批量梯度下降） 和 stochastic gradient descent（随机梯度下降）

批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。随机梯度下降是一种对参数随着样本训练，一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集，当往往容易收敛到局部最优解。详细参见：AndrewNg的MachineLearning的课件（见参考1）可能存在的改进1）样本可靠度，特征完备性的验证   例如可能存在一些
pennyliang·2011-11-21 23:00

神经网络学习笔记

Stochastic：预测时之后各种情况出现的概率不一定相等。4、Supervised还是Unsupervised
baikaishui525·2011-08-29 16:00

显著性轮廓提取、轮廓编组综述要看的内容（二）Stochastic Completion Fields学派

StochasticCompletionFields学派97年提出来后来好像没啥发展了。。。DavidW.Jacobs92年从MIT博士毕业，师从EricGrimson。现在是Maryland大学的A.P.。关注的问题是图像中目标的识别，知觉组织方面研究的大牛，做了很多知觉组织方面计算的和心理学方面的研究。知觉组织干的事情是，如何在识别目标前就将目标标记出来。Jacobs认为，知觉组织是识别所必须
visionfans·2011-03-15 22:00

神经网络基本知识（二）：简单分类

确定的(deterministic)还是随机的（stochastic)？weight权重可
juliosun·2011-03-05 13:00

神经网络基本知识（二）：简单分类

确定的(deterministic)还是随机的（stochastic)？weigh
colddie·2011-03-05 13:00

Linux内核中流量控制(5)

msn: [email protected] 来源：http://yfydz.cublog.cn 5.5 SFQ(Stochastic Fairness Queueing discipline
cxw06023273·2011-01-10 16:00

penn tree bank 3/n

Penn Treebank project, the initial automatic POS assignment was provided by PARTS (Church 1988), a stochastic
turingfellow·2010-08-15 23:00

慢速随机指标Slow Stochastic

Slow Stochastic:慢速随机指标 通过差值平均过滤了短期的波动，使每次买卖点的趋势反应避免了不必要的失误。
liuxx.adam·2009-03-05 09:00

技术指标学习——Stochastic Oscillator (随机摆动指标)(翻译+整理)

它定义为：一个Stochastic指标是一个振动器用于衡量市场中的超买、超卖的情况。其中的两条线类似于MACD中的线条，一条比另一条快速。 
心～动·2008-03-13 16:00

体积光和软阴影(Volume Light and Soft Shadow)

下图是使用stochastic采样10个点，外部使用AdaptiveGrid作自适应采样的结果图片：下一步准备
izuoyan·2007-08-04 11:00

仍然是采样和自适应反走样(Sampling and Adaptive Anti-aliasing)

第三种是Stochastic模式，实际上就是随机采样。第四种是PoissonDisc，把随机采样的太过随机性给限制了一下，任何两个采
izuoyan·2007-07-28 09:00

Finance books

concepts and practice of mathematical finance Derivatives: Models on Models Brownian Motion and Stochastic
jellyfish·2007-04-10 23:00
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