fit_linear_regression: Functia de antrenare a unui model liniar

In bogdanmacovei/dm-lrfs: Pachet R pentru regresia liniara

Description

Functia de antrenare a unui model liniar

Usage

fit_linear_regression(
  X,
  y,
  w_init = rep(0, dim(X)[2]),
  optimizer = "gd",
  learning_rate = 0.001,
  model_train_error = 1e-05,
  newton_lambda = 10,
  adam_alpha = 0.01,
  adam_beta1 = 0.9,
  adam_beta2 = 0.999,
  verbose = FALSE
)

Arguments

X	este setul de date
y	este labelul
w_init	este vectorul initial de ponderi (valoare default)
optimizer	este algoritmul de optimizare utilizat
learning_rate	este rata de invatare pentru algoritmul de optimizare
model_train_error	este performanta pe care o asteptam de la model
newton_lambda	este constanta care asigura regularizare in metoda Newton
adam_alpha	este parametrul alpha pentru algoritmul ADAM
adam_beta1	este parametrul beta1 pentru algoritmul ADAM
adam_beta2	este parametrul beta2 pentru algoritmul ADAM
verbose	este parametrul care, setat la TRUE, afiseaza detalii despre antrenare

Examples

fit_linear_regression(X, y, optimizer = "adam", verbose = TRUE)

bogdanmacovei/dm-lrfs documentation built on Jan. 6, 2020, 12:44 a.m.