开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

交替glm族的迭代优化

是一种用于解决广义线性模型（Generalized Linear Models，GLM）的优化问题的方法。GLM是一类包括线性回归、逻辑回归和泊松回归等模型的统计模型。

在交替glm族的迭代优化中，优化问题被分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式逐步优化。具体而言，每次迭代时，只优化一个子问题，而将其他子问题保持不变。通过交替迭代，逐步逼近全局最优解。

交替glm族的迭代优化方法在实际应用中具有以下优势：

收敛速度快：由于每次迭代只优化一个子问题，相比于同时优化所有子问题的方法，收敛速度更快。
内存占用低：每次迭代只需要保存当前子问题的相关数据，不需要同时保存所有子问题的数据，因此内存占用较低。
可扩展性强：交替迭代的方式使得算法可以很容易地扩展到处理更复杂的模型和数据。

交替glm族的迭代优化方法在以下场景中得到广泛应用：

大规模数据集：由于内存占用低，适用于处理大规模数据集的情况。
复杂模型：适用于解决复杂的广义线性模型优化问题，如逻辑回归、泊松回归等。
实时应用：由于收敛速度快，适用于对实时性要求较高的应用场景。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括与GLM优化相关的产品。具体推荐的产品和产品介绍链接如下：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可用于解决广义线性模型的优化问题。
腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了强大的大数据处理和分析能力，可用于处理大规模数据集，并支持广义线性模型的优化。
腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了高性能的容器服务，可用于部署和运行与GLM优化相关的应用程序。

通过使用腾讯云的相关产品，用户可以方便地进行交替glm族的迭代优化，并获得高效、可靠的解决方案。

相关搜索:150k+数据线选择Case长时间迭代的优化 Tensorflow js -未通过优化器迭代更新的权重和偏差为什么Eratosthenes的筛子比“优化”的迭代素数搜索要慢得多？(Python 3)优化一个非常大的两级深度迭代优化用于邻居检查的numpy数组的迭代优化迭代数据帧的复杂循环的最佳方法优化迭代检查以获得连续值之间的最大差异关于迭代和优化的问题在python中优化编码标注的时间迭代在使用嵌入式Ruby迭代器时，我如何才能拥有交替的HTML表格行类？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

单例模式的迭代式优化过程

在软件设计架构中，单例模式是最为常用的一种设计模式，所谓单例模式是指在创建某一个类的对象实例时该系统中有且仅有该类的一个实例，从而可以合理解决实例化对象的性能开销、资源分配等问题。...，熟悉java基础的一定可以想到是通过静态代码的形式进行创建。...，则synchronized此时互斥的是这几百个线程，造成了几百个线程都要等待，显然这会降低系统的吞吐量，所以进一步考虑双重检查锁(即增加一次判断)进行优化实现 public class LazySingleton...if再判断一下以保证这个instance的创建操作是原子性的，是因为为null所以才能进行创建的 instance 需要使用 volatile 关键修饰，用于禁止对象在创建过程中出现指令重排序,这里的指令重排指的是创建对象的那三个过程...，软件开发流程也是如此的迭代下去，不断根据条件更严格的场景更换策略或优化策略，所以以后的技术思想也会逐渐迭代化，这就要求明确每一步优化到底是为了解决什么问题！

2841 0

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（12）——回归之广义线性模型

广义线性模型是一般线性模型的直接扩展，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数（link function，如上例中的ln），而依赖于线性预测值，同时还允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。...MADlib1.10.0实现的分布族及其相应的连接函数如表1所示。...optim_params（可选） VARCHAR 优化相关参数，缺省值为‘max_iter=100,optimizer=irls,tolerance=1e-6’。...num_iterations INTEGER 实际完成的迭代次数。...optimizer_params TEXT 包含优化参数的字符串，形式为'optimizer=..., max_iter=..., tolerance=...'。

9122 0

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture4 - 指数分布族和广义线性模型 GLM

GLM） 1、 Newton’s method 接着Lecture3的内容讲，还是先在这里给出我们要进行极大似然估计的对数似然函数： ?...牛顿方法的推导其实很简单，学过高等数学的话基本都会，所以我就直接给出公式了： ? 那么我们可以随机取一个θ，并使用牛顿方法进行迭代，最后找到目标θ： ? ?...3、 Generalize linear model 为了推导GLM，我们先做出如下几个假设： ?...也就是说，hypothesis function 输出的就是 y为各个类别的概率！考虑参数优化，其极大似然估计为： ?...可以用之前讲到的随机梯度上升或者牛顿方法来进行参数优化

8872 0

贝壳找房的深度学习模型迭代及算法优化

2房源质量打分中深度学习应用及算法优化贝壳是以技术驱动的品质居住服务平台，旨在帮助用户精准挑选优质房源，提高运营与找房效率。...采用深度学习模型后，因为业务需求越来越高，进入长期的模型效果持续优化阶段，这个过程挑战非常大。深度学习可以帮助捕获模型，但是捕获一定是已有特征，而不是没有特征的。...3智能客服系统的构建与算法迭代 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）在近一两年实现了显著的突破，深度学习、迁移学习等技术的成功应用使得 NLP 技术在不同行业领域内的发展不断壮大...贝壳 NLP 算法工程师崔鸣的现场分享从知识生产闭环构建、智能客服系统与算法迭代、效果评估等角度，剖析了贝壳在智能客服系统构建过程中的探索和经验。...GAN：（1）增加点云密度切分的层数以增加数据量，或将输入从点云密度图改为模型俯视图 ; （2）将阈值由像素改为真实距离 ; （3）不断优化对网络输出矢量化的各种策略.

2.2K2 0

机器学习课程_笔记04

牛顿方法首先假设存在一个函数，然后算法的目标是找到一个，使得。牛顿方法的一次迭代：持续地迭代下去，就可以得到。...如果不考虑常量因子，牛顿方法的每一次迭代都会使你正在逼近的解的有效数字的数目加倍。当实现牛顿方法时，对于logistic回归来说通常会在十几次迭代之后收敛。...指数分布族可以写成以下的形式：其中η被称为分布的自然参数，T(y)被称为充分统计量。通常情况下，我们经常见到的许多例子里，包括伯努利分布和高斯分布，。...指数分布族推导出一个广义线性模型广义线性模型通常被简写为GLM。...多项式分布多项式分布是指在k可能取值上的分布。推导过程：这样就将概率分布从多项式分布的形式转化成了指数分布族的形式。

9337 0

【数据分析 R语言实战】学习笔记第九章（下）岭回归及R实现广义线性模型

，允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。...各种常见的指数型分布及其主要参数 ? 典型的连接函数及对应分布 ? 广义线性模型的参数估计一般不能用最小二乘估计，常用加权最小二乘法或最大似然法估计，各回归系数β需用迭代方法求解。...其中，formula为拟合公式，与函数lm()中的参数formula用法相同;最重要的参数是family, 用于指定分布族，包括正态分布(gaussian)、二项分布(binomial)、泊松分布(poisson...)和伪伽马分布(Gamma)，分布族还可以通过选项link来指定连接函数，默认值为family=gaussian (link=identity),而二项分布默认的连接函数是logit，即family=binomial...;Null deviance可以认为是模型的残差，它的值越小说明模型拟合效果越好;模型的AIC统计量为61.68，它和deviance一起可以用来作为判断标准，选取合适的分布族和链接函数。

8.8K2 0

python中类迭代器的实现，代码优化的好东西

---- 本节知识视频教程以下开始文字讲解：一、迭代器我们其实可以把迭代器看做集合，集合类似列表，但是迭代器的所消耗的内存资源要小于集合。...实际上一个类，只要有__iter__方法，那么这个类就是一个迭代器。迭代器实现后，每一次迭代的返回结果在__next__方法中。...二、迭代器案例下面我们通过一个实例来使用迭代器，视频教程中我们举例利用迭代器实现输出一个三角形的步骤思路： 1.写一个自定义类。 2.在类中实现一个__iter__方法，构造出迭代器。...3.再实现一个__next__方法，返回奇数个星号，获取迭代结果。 4.对于需要的一些变量，我们再次在__init__方法进行初始化。 5.实例化类的对象。 6.利用for循环输出自定义的迭代类。...三、总结强调 1.掌握迭代器的概念与意义。 2.掌握类来实现自定义迭代器。 3.掌握利用迭代器实现一个直角三角形。

9971 0

Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射

译文出自：登链翻译计划[1] 译者：Tiny 熊[2] 本系列文章有： Solidity 优化 - 控制 gas 成本[3] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射[4] Solidity...如你所知，原生的 Solidity 的 mapping 当前是不可以迭代的[8]，但是我们将通过扩展映射数据结构来使其成为可能，从而以最小的 gas 成本开销支持迭代功能。...我们可以通过使用链外计算将先前的地址发送给函数来优化此函数。因此，智能合约只需要验证先前的地址确实指向我们要删除的地址即可。 ?...结论在本文中，我们探索了可迭代映射的实现，该数据结构不仅支持**O(1)**复杂度的添加，删除和查找，类似于传统的映射，而且还支持集合迭代。我们进行了性能分析以确认假设，并得出了可行的最终实现！...- 控制 gas 成本: https://learnblockchain.cn/article/1639 [4] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射: https://learnblockchain.cn

1.1K2 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

其他族和链接函数。本教程介绍了：假设检验和统计推断的基本知识。回归的基本知识。 R语言编码的基本知识。进行绘图和数据处理的基本知识。...为了获取GLM模型，我们列出3个条件：，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式：如果我们判断y的假设为，则。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。...其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。

9251 0

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据

介绍GLM。 3. 加载教育数据。 4. 数据准备。 5. 二元（伯努利）Logistic回归。 6. 二项式 Logistic 回归。 7. 多层次Logistic回归。 8. 其他族和链接函数。...为了获取GLM模型，我们列出3个条件：，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式： 2. 如果我们判断y的假设为，则。 3....glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。...其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。

1K1 0

更稳更快：深大的树洞小程序版本迭代与优化记录

深大的树洞（以下简称树洞）是面向深大学生的一款小程序，同学们可以在这里分享新鲜事，吐槽生活中不爽，诉说碰到的委屈。...版本迭代关于 1.0 大概是今年的 2 月份，当时小程序正式上线了，自己用了一圈，体验上总体来说还是比网页要出色一些。然后我也一直有开发一款树洞类应用的想法，于是就着手开始做一款树洞小程序。...接下来的一个问题，就是关于 request 的登录态的问题。...示意图如下：关于树洞开发的一些问题和解决方案就基本记录到这里了。体验优化随着树洞用户量的逐渐增加，部分用户反馈在夜间高峰期树洞首页数据刷新缓慢甚至经常刷不出数据。...我对以上问题进行反思，先考虑从小程序的代码层面进行优化，但是折腾一番后发现在基于微信提供的框架上进行开发后，自己能做的事情十分有限，便作罢。

4K7 0

使用R完成逻辑斯蒂回归分类直接上代码，如下：

[1] #获取数据集记录条数 val <- sample(m, size =round(m/3), replace = FALSE, prob= rep(1/m, m)) #抽样，选取三分之二的数据作为训练集...iris.learn <- data_sample[-val,] #选取训练集 iris.valid <- data_sample[val,] #选取验证集 #调用glm函数训练逻辑斯蒂二元模型...#glm()提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项分布。...我们的logistic回归使用的是二项分布族binomial。Binomial族默认连接函数为logit，可设置为probit。...logit.fit <- glm(Species~Petal.Width+Petal.Length, family = binomial(link = 'logit'), data = iris.learn

6349 0

数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

其他族和链接函数。本教程介绍了：假设检验和统计推断的基本知识。回归的基本知识。 R语言编码的基本知识。进行绘图和数据处理的基本知识。...为了获取GLM模型，我们列出3个条件：，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式：如果我们判断y的假设为，则。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。...其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。

8900 0

使用R完成逻辑斯蒂回归分类直接上代码，如下：

[1] #获取数据集记录条数 val <- sample(m, size =round(m/3), replace = FALSE, prob= rep(1/m, m)) #抽样，选取三分之二的数据作为训练集...iris.learn <- data_sample[-val,] #选取训练集 iris.valid <- data_sample[val,] #选取验证集 #调用glm函数训练逻辑斯蒂二元模型...#glm()提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项分布。...我们的logistic回归使用的是二项分布族binomial。Binomial族默认连接函数为logit，可设置为probit。...logit.fit <- glm(Species~Petal.Width+Petal.Length, family = binomial(link = 'logit'), data = iris.learn

1.2K2 0

R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育调查数据

其他族和链接函数。本教程介绍了： - 假设检验和统计推断的基本知识。 - 回归的基本知识。 - R语言编码的基本知识。 - 进行绘图和数据处理的基本知识。...为了获取GLM模型，我们列出3个条件： 1. ，也就是y|x为指数族分布，指数族分布形式： 2. 如果我们判断y的假设为，则。 3....glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...注意，我们使用了一个额外的参数指定比默认值（10000）更大的最大迭代次数。因为一个多层次模型可能需要大量的迭代来收敛。我们首先指定一个纯截距模型，以评估数据聚类结构的影响。...其他族（分布）和链接函数到目前为止，我们已经介绍了二元和二项逻辑回归，这两种回归都来自于二项家族的logit链接。然而，还有许多分布族和链接函数，我们可以在glm分析中使用。

8K3 0

【从零学习python 】59.迭代器：优化数据遍历的高效工具

迭代器迭代是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。 1....可迭代对象的本质我们分析可迭代对象进行迭代使用的过程，发现每次迭代一次（即在 for...in... 中每循环一次）都会返回对象中的下一条数据，一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。...可迭代对象的本质就是可以向我们提供一个这样的中间“人”即迭代器帮助我们对其进行迭代遍历使用。...可迭代对象通过 __iter__ 方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。...迭代器（Iterator）通过上面的分析，我们已经知道，迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用 next() 函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。

1001 0

【业界】 | 谷歌 NIPS 2017 23篇论文：从注意力到价值预测网络（附论文下载）

然而，它们却很难培养，可苦于缺少模式，模型不能够产生一定区域的空间问题的例子。我们提出了一个迭代过程，称为adagan，其中的每一步我们添加一个新的组件到一个混合模型的运行在加权样本的阿甘算法。...基于仿射不变的在线优化方法（Affine-Invariant Online Optimization）作者：Tomer Koren, Roi Livni 摘要：我们提出了一个新的基于仿射不变的在线优化方法叫做...然而，尽管他们在实践中取得很多成功应用，但关于它们是如何接近目标分布的两个非常基本的问题仍然没有得到解答。首先，不知道如何限制鉴别器族是如何影响近似质量的。...在本文中，我们通过定义对抗差异的概念，在广泛和统一的环境中解决这些问题，其中包括最近提出的一些目标函数。我们表明，如果目标函数是一些附加条件的对抗分歧，那么使用受限制的鉴别器族有一个时刻匹配效应。...PASS-GLM：基于多项式近似充分统计的可扩展贝叶斯广义线性模型推断（PASS-GLM: polynomial approximate sufficient statistics for scalable

65210 0

R in action读书笔记（18）第十三章

本章内容 建立广义线性模型 预测类别型变量 计数型数据建模 13.1 广义线性模型和glm()函数广义线性模型拟合的形式为： ? 其中g(μY)是条件均值的函数（称为连接函数）。...另外，可放松Y为正态分布的假设，改为Y 服从指数分布族中的一种分布即可。设定连接函数和概率分布后，便可以通过最大似然估计的多次迭代推导出各参数值。...13.1.1 glm()函数 R中可通过glm函数拟合广义线性模型。...glm(formula,family=family(link=function),data=) 分布族默认的连接函数 binomial (link = "logit") gaussian (link...()函数可以拟合许多流行的模型，比如Logistic回归、泊松回归和生存分析 13.1.2 连用的函数与分析标准线性模型时lm()连用的许多函数在glm()中都有对应的形式: 函数描述 summary

1K1 0

【技术分享】机器学习之回归（二）---广义线性模型（GLM）

最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版，叫广义线性模型（GLM），基于此模型延伸而来的很多子模型很多，而且用途非常广，所以研究其很有意义！！！...GLM一个抽象模型，里面涉及了不少内容，很多相关文章也都有介绍。但是不少文章只是介绍了怎么用它，至于为什么引入，其各个角色之间的关系，介绍的不多。...为什么引入GLM？上一篇文章中，我们知道了”回归“一般是用于预测样本的值，这个值通常是连续的。但是受限于其连续的特性，一般用它来进行分类的效果往往很不理想。...所以求连接函数的步骤就变成： 1、把Y、X所满足的分布拼凑成指数族分布形式 2、在指数族分布形式中获得 T（Y）的函数形式和 [g7vcvtlsoc.png] 的值。

2.3K4 0

机器学习之回归（二）：广义线性模型（GLM）

最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。...而今天要聊的内容是线性模型的升级版，叫广义线性模型（GLM），基于此模型延伸而来的很多子模型很多，而且用途非常广，所以研究其很有意义！！！...GLM一个抽象模型，里面涉及了不少内容，很多相关文章也都有介绍。但是不少文章只是介绍了怎么用它，至于为什么引入，其各个角色之间的关系，介绍的不多。...为什么引入GLM？上一篇文章中，我们知道了”回归“一般是用于预测样本的值，这个值通常是连续的。但是受限于其连续的特性，一般用它来进行分类的效果往往很不理想。...为了保留线性回归”简单效果有不错“的特点，又想让它能够进行分类，因此需要对预测值再做一次处理。这个多出来的处理过程，就是GLM所做的最主要的事。而处理过程的这个函数，我们把它叫做连接函数。

10.2K4 4

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭