adam: Optimizarea l1-regularizata Lasso
In bogdanmacovei/dm-lrfs: Pachet R pentru regresia liniara
Description
Optimizarea l1-regularizata Lasso
Usage
1
adam(X, y, w, alpha, beta1, beta2, eps, verbose)
Arguments
X
este setul de date
y
este labelul asociat
w
este vectorul initial de ponderi
alpha
este rata de invatare
beta1
este rata de descompunere exponentiala pentru primul moment estimat (valoarea recomandata este 0.9)
beta2
este rata de descompunere exponentiala pentru al doilea moment si este indicat sa fie apropiata de 1.0
eps
este performanta asteptata a antrenarii
verbose
este parametrul care, setat la TRUE, ofera detalii in timp real despre implementare, dar numai pentru vectori din X bidimensionali
bogdanmacovei/dm-lrfs documentation built on Jan. 6, 2020, 12:44 a.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Description
Optimizarea l1-regularizata Lasso
Usage
1 | adam(X, y, w, alpha, beta1, beta2, eps, verbose)
|
Arguments
X |
este setul de date |
y |
este labelul asociat |
w |
este vectorul initial de ponderi |
alpha |
este rata de invatare |
beta1 |
este rata de descompunere exponentiala pentru primul moment estimat (valoarea recomandata este 0.9) |
beta2 |
este rata de descompunere exponentiala pentru al doilea moment si este indicat sa fie apropiata de 1.0 |
eps |
este performanta asteptata a antrenarii |
verbose |
este parametrul care, setat la TRUE, ofera detalii in timp real despre implementare, dar numai pentru vectori din X bidimensionali |
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.