Bmrm solveur convexe open source et évolutif pour de nombreux problèmes d'apprentissage de la machine
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Bmrm Classement & Résumé

Bmrm Mots clés

solveur apprentissage automatique solveur convexe solveur d'apprentissage automatique résoudre le problème de minimisation convexe

Bmrm La description

Solver convexe open source et évolutif pour de nombreux problèmes d'apprentissage de la machine BMRM est un solveur convexe modulaire, open source et évolutif pour de nombreux problèmes d'apprentissage de la machine, sous la forme d'un problème de minimisation de risque régularisé.BMRM est "modulaire" car le module de fonction de perte (spécifique à un problème) est découplé à partir du (spécifique de la régularisation ) Module d'optimisation (par exemple, la programmation quadratique ou les résolveurs de programmation linéaire), raccourcissent ainsi le temps nécessaire pour mettre en uvre / prototyper les solutions à de nouveaux problèmes. En outre, le découplage conduit à une parallélisation plus facile du calcul de la fonction de perte. Voici quelques caractéristiques essentielles de "BMRM": · Classification binaire: Charnière, Charnière au carré, Huber-Charnier, Régression logistique, Exponentielle, Score Roc, Score FBETA · Régression univariée: $ epsilon $ -Sensibilité, huber robuste, des carrés les moins significatifs, une déviation moindre absolue · Détection de nouveauté (SVM de 1 classe) · Régression quant à · Régression de poisson · Classement: NDCG (gain cumulatif à prix réduit normalisé) · Correspondance graphique · Segmentation de la séquence et classification

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