data_mining:large_datasets

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
Last revisionBoth sides next revision
data_mining:large_datasets [2014/09/06 14:24] – [Algorithmen] phreazerdata_mining:large_datasets [2014/09/06 14:41] phreazer
Line 36: Line 36:
  
 === Konvergenz === === Konvergenz ===
-=== Alpha ===+Plotten der Kostenfunktion als Funktion der Zahl von Iterationen.
  
 +$\text{cost}(\theta,(x^{(i)},y^{(i)})) = 1/2 (h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})^2$
 +Berechnen dieser Kosten vor updaten von \theta.
 +Jede 1000 Iterationen plotte Kostenfkt. im Mittel über letzte 1000 Beispiele.
 +
 +1000 Kurve mit Noise. 5000, glatter aber nur alle 5000 ein Punkt.
 +
 +Wenn Kurve ansteigt => Divergenz => kleineres Alpha wählen.
 +=== Alpha ===
 +Langsam \alpha senken, um zu konvergieren.
 ==== Mini-Batch Gradient Descent ==== ==== Mini-Batch Gradient Descent ====
  
 Verwende b = mini-batch size (typisch: 2-100)  Beispiele in jeder Iteration. Verwende b = mini-batch size (typisch: 2-100)  Beispiele in jeder Iteration.
  
 +===== Online Learning =====
 +Lernen von $p(y=1|x;\theta)$ um Preis zu optimieren.
  
  • data_mining/large_datasets.txt
  • Last modified: 2014/09/06 14:45
  • by phreazer