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在Weka中，我使用了网格算法和随机搜索参数整定算法，但不幸的是，当我们使用ML算法(支持向量回归、线性回归等)而没有任何优化算法时，它们的性能(在更好的预测精度方面)最差。我想知道这怎么可能？我的意思是说，一种算法(网格算法或随机搜索算法)的性能应该比其他算法好或差，但与没有任何参数优化算法的算法相比，它们的性能最差。
浏览 0提问于2019-10-16得票数 1
我知道LinearRegression类和scikit-learn的SGDRegressor类都执行线性回归。然而，只有SGDRegressor使用梯度下降作为优化算法。那么，LinearRegression使用的优化算法是什么，这两个类之间的其他显着差异是什么？
浏览 9提问于2021-03-15得票数 0
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实现文本分类的最佳方法(2个类)
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但是，我应该选择哪种算法呢？
kNN (为什么不？)我听说随机森林和支持向量机是最先进的方法，但是，也许有人对上面列出的算法有意见，并且知道，哪个是最快的，哪个更准确？
浏览 5提问于2013-12-24得票数 0
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分布式系统与独立系统的预测分析
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以下是我感到困惑的地方：
一个建立在Hadoop上的统计模型(如线性回归模型)，其数据分布于多个节点，并且只对驻留在每个节点中的原始数据集的子集所做的工作，与建立在单个服务器上的线性回归模型具有相同或更好的准确性我认为，由于所有数据都驻留在本地系统中，算法可以在线性回归模型中进行优化以优化误差。但是，在数据分布的Hadoop情况下，如果只是局部优化导致整个算法严重错误，怎么办？是否为分布式系统单独编写算法以考虑数据分布？
浏览 0提问于2016-07-01得票数 0
在R中执行logit回归时，可以在优化算法与coefficients()函数收敛(或不收敛)之后获得系数：data(menarche)coefficients(glm.out)## -21.226395 1.631968
是否有一种方法可以为优化算法的每一步获得系数来跟踪其步骤
浏览 3提问于2015-10-24得票数 11
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作为一个快速的问题，遗传算法被用来做什么？我在其他地方读到，它们应该被用作优化算法(类似于我们使用梯度下降来优化最优参数的方法，用线性回归，神经网络.)。
浏览 0提问于2019-10-28得票数 6
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据我理解，SGD分类器和Logistic回归似乎相似。损失=对数的SGD分类器实现Logistic回归，损失=铰链实现线性支持向量机。我还了解到logistic回归采用梯度下降作为优化函数，SGD采用随机梯度下降，收敛速度要快得多。但这两种算法中哪一种会在哪种情况下使用？另外，SGD和Logistic回归有什么相似之处，它们又有何不同？
浏览 0提问于2018-09-07得票数 10
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多模型的嵌套交叉验证泛化误差
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我指的是这个问题：结果表明，嵌套cv可以估计不同算法的超参数优化泛化误差。但在我看来，在不同算法之间的选择也是一个优化过程，这会导致泛化误差。因此，要么算法选择应该是内部cv的一部分，要么必须引入另一个第三个cv来评估算法选择的误差。这是正确的假设吗？
浏览 0提问于2018-11-05得票数 1
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我希望利用一个随机森林回归在Go使用高尔夫存储库()。据我所知，高尔夫只支持随机森林分类器，它用类和概率()进行预测。是否有一种简单的方法来利用分类器的预测概率，并使用它来形成标量预测(相当于回归者的预测)？
提前感谢！
浏览 3提问于2020-03-25得票数 0
我在想，如果我能像弱学习者一样在梯度提升中使用多项式回归，但我读到决策树是用来做这个的，我找不到其他弱学习者可以使用的可能性的东西。
浏览 0提问于2020-05-26得票数 2
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我的问题是，如果他已经使用了LSE算法，我是否可以尝试改进他的方法，使用任何优化算法(例如PSO或GA )来寻找更好的系数值？
浏览 1提问于2016-05-23得票数 3
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在scikit学习中，可以使用类GaussianProcessRegressor的对象来计算高斯过程回归，如： optimizer='fmin_l_bfgs_b', random_state=None)
在这里，我们看到L-BFGS-B算法已经被用来优化超参数.是否有任何替代算法(例如信任区域-反射<e
浏览 0提问于2018-05-08得票数 1
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我刚开始学习机器，学习了一些基本的算法，我脑子里有一个愚蠢的疑问，我找不到答案。在机器学习算法中，根据给出的数据来解决各种问题，我们实际研究了什么？我们提供数据。利用梯度下降，我们告诉机器如何进行优化，并在此基础上得出了一些优化的参数。
为什么这个算法中实际上有一个“学习”字？虽然我们是讲述如何执行步骤，我们已经提供了所有的数学在这一算法。
浏览 0提问于2019-07-22得票数 1
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我使用了Adam和tensorflow的FtrlOptimizer进行优化，他们也有同样的问题。这都是因为使用了优化器还是我遗漏了什么？
浏览 2提问于2018-03-16得票数 2
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我有一个包含1%正类 (1's) 和99%负数 (0's)的数据，并且我正在使用Pyspark中的Logistic回归。
浏览 2提问于2019-05-06得票数 1
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时间序列分析与线性回归
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我正在开发一种算法，该算法将预测这家餐厅未来的流量。我混淆了这两种方法中的哪一种:线性回归或时间序列分析，作为我的算法的基础。此外，我如何优化我的算法，以便它可以学习的时间。
浏览 0提问于2017-08-05得票数 1
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我理解如何使用诸如熵、基尼指数和方差减少等准则构造决策树(在ID3算法中)。但是这些标准的公式并不关心诸如准确性、召回、AUC、kappa、f1分数等优化指标。R和Python包允许我在构建决策树时对这些度量进行优化。他们对这些指标中的每一个都有什么不同？变化在哪里发生？
对于不同的分类/回归算法，这些变化是否有一个模式？
浏览 0提问于2020-03-13得票数 1
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