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- Können Sie Lasso mit Gradientenabstieg lösen??
- Was ist Gradientenabstieg im tiefen Lernen??
- Ist Lasso Regression konvex?
Können Sie Lasso mit Gradientenabstieg lösen??
Die beiden beliebtesten Variationen des Gradientenabstiegs, die zur Lösung von Lasso verwendet werden.
Was ist Gradientenabstieg im tiefen Lernen??
Gradientenabstieg (GD) ist ein iterativer Optimierungsalgorithmus erster Ordnung, mit dem ein lokales Minimum/Maximum einer gegebenen Funktion ermittelt wird. Diese Methode wird üblicherweise in maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) verwendet, um eine Kosten -Verlust -Funktion zu minimieren (e.g. in einer linearen Regression).
Ist Lasso Regression konvex?
Die Lasso -Lösung ist einzigartig, wenn Rang (x) = P, da das Kriterium streng konvex ist.
