Esto fue inspirado por el Eficiente en línea de regresión lineal, el cual me pareció muy interesante. Hay textos o recursos que se destinan a gran escala de computación estadística, por lo que la computación con conjuntos de datos demasiado grande para caber en la memoria principal, y tal vez demasiado variados para que efectivamente submuestra. Por ejemplo, es posible ajustar de efectos mixtos modelos en línea de la moda? Alguien ha mirado en los efectos de la sustitución de la norma de 2º orden técnicas de optimización para el MLE con el 1er orden, SGD-tipo de técnicas?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
KdgDev
Puntos
173
Usted puede mirar en el Vowpal Wabbit proyecto, de John Langford en Yahoo! De investigación . Es una línea de alumno que no especializados de gradiente de la pendiente en un par de pérdida de las funciones. VW tiene algunas características innovadoras:
- Se instala en Ubuntu trivialmente, con "sudo apt-get install vowpal-wabbit".
- Utiliza el hash truco para lograr una gran característica de los espacios.
- Específico de la función adaptativa de pesos.
- Lo que es más importante, no es un activo de la lista de correo y de la comunidad perseverando en el proyecto.
El Bianchi & Lugosi libro de Predicción de, de Aprendizaje y Juegos da un sólido fundamento teórico para el aprendizaje en línea. Un pesado de leer, pero vale la pena!
