Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  coordinate descent
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Optimization of ℓp-regularized Linear Models via Coordinate Descent
100%
EN
In this paper we demonstrate, how ℓp-regularized univariate quadratic loss function can be effectively optimized (for 0≤ p ≤ 1) without approximation of penalty term and provide analytical solution for p = 1/2 . Next we adapt this approach for important multivariate cases like linear and logistic regressions, using Coordinate Descent algorithm. At the end we compare sample complexity of ℓ1 with ℓp, 0 ≤ p < 1 regularized models for artificial and real datasets.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.