regularized

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を設定：1関連する日付、時間でGPS位置の配列（POSIXct） GPS <- data.frame(Lat=c(58.65209, 58.65183, 58.65142, 58.65129, 58.65126, 58.65124, 58.65122, 58.65119, 58.65117, 58.65115), Lon=c(-3.178559, -3.177934, -3.17

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h2o.glmのカスタムリンク機能

私は、正規化された一般化された線形モデル実装を探しました。私はglmnetがカスタムリンク機能を許可していないことを発見しました。しかし、h2oはリンク関数型をパラメータとして取ります。 h2oで家族の下でカスタムリンク関数を定義して使用することは可能ですか（最適化の問題は同じですか？）

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caffeは正則化パラメータにバイアスを掛けますか？

私は正統化とバイアスがカフェで働く方法についてたくさんの質問をしています。最初に、デフォルトでネットワークに偏っている、そうですか？または、追加するにはカフェに依頼する必要がありますか？第2に、損失値を取得した場合、正規化は考慮されません。それは正しい？私は損失に損失関数の値が含まれていることを意味します。私が理解しているように、グラジエント計算で正則化を検討するだけです。そうですか？第3

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直交マッチング追求回帰 - 間違って使用していますか？

私はラッセルと弾性ネットの代わりに正則回帰としてこのメソッドを試しています。私は40kのデータポイントと40のフィーチャーを持っています。ラッソーは5つのフィーチャーを選択し、直交マッチングの追求は1つだけを選択します。これを引き起こす原因は何ですか？ ompを間違った方法で使用していますか？おそらく、それは回帰として使われることを意図していません。私が間違っているかもしれない何かのことがで

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TensorFlow-Slimで正則化はどのように使用できますか？

私のコードで正規化を使いたいです。私はこのようにconv2dを作成するためにスリムを使用しました： slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1, padding='SAME', scope='conv1') どのようにこれに正則化を追加できますか？と私はそれを私の損失を正規化するために使用することができますか？

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機械学習の問題で正規化を使用する必要があるのはなぜですか？

これは愚かな疑問に思えるかもしれませんが、私は妥当な答えを出すことはできません。正規化は、オーバーフィッティングを避けるために複雑なものより単純なモデルを得るのに役立つと言われています。しかし、線形分類問題のために： f(x) = Wx モデルの複雑さはやや指定されている：それは、線形、二次ではないか、何かもっと複雑です。だからなぜ我々はまだパラメータの正則化が必要なのでしょうか？そのような