chiechie-CSDN博客

原创 Introduction to Boosted Trees

none

2015-10-22 15:45:44 828

原创随机优化工具 Stochastic Optimization Techniques

@(Paper summaries)[Neural Networks|Optimization]Stochastic Gradient DescentMomentumNesterovs Accelerated GradientAdagradRMSPropAdadeltaAdamESGDAdasecantvSGDRpropNeu

2015-09-29 09:33:50 1385

Degrees of freedom in linear models[edit] The demonstration of the t and chi-squared distributions for one-sample problems above is the simplest example where degrees-of-freedom arise. However, simila

2015-09-02 10:27:36 1372

原创 stepwise算法

原始的交叉矩阵的q行q列进行sweep变换：可以看到sweep之后，原本叉乘矩阵的位置变成了它的逆矩阵，而第一行residueSS向量的第0个元素表示的是RSSqRSS_q,剩下的表示的是系数。如果我们想将q个变量扩充成q+1q+1个变量，可以参考下图：首先将ZZ分解为两部分：Z=Z1+Z2Z = Z_1+Z_2, Z1=(I−H)ZZ_1 = (I-H)Z，Z2=HZZ_2

2015-08-24 00:32:42 3207

原创 A Tutorial on the SWEEP Operator–读书笔记

算法原理对线性回归的最小二乘解，涉及到求矩阵的逆(XTX)−1(X^TX)^{-1}， 1.原始的矩阵求逆的方法–Gauss Jordan消去法，使用计算机来求解时，需要开辟另一个内存,存放变化时的右矩阵A−1A^{-1}. 2.sweep算法对高斯约旦消去法的一种改进，它可以节省存储空间，不需要开辟内存单独存放右矩阵。下面使用三阶例子来说明：（1）对于矩阵A,其扩展矩阵[A|I][A|I]

2015-07-08 14:53:35 1428

空空如也

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