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- Pouvez-vous résoudre le lasso avec descente de dégradé?
- Qu'est-ce que la descente de gradient en Deep Learning?
- La régression lasso est-elle convexe?
Pouvez-vous résoudre le lasso avec descente de dégradé?
Les deux variations les plus populaires de descente de gradient qui sont utilisées pour résoudre le lasso sont la descente de coordonnées et la descente de sous-considération.
Qu'est-ce que la descente de gradient en Deep Learning?
La descente de gradient (GD) est un algorithme d'optimisation itératif de premier ordre utilisé pour trouver un minimum / maximum local d'une fonction donnée. Cette méthode est couramment utilisée dans l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage en profondeur (DL) pour minimiser une fonction de coût / perte (E.g. dans une régression linéaire).
La régression lasso est-elle convexe?
La solution lasso est unique lorsque le rang (x) = p, car le critère est strictement convexe.
