首页 新闻 搜索 专区 学院

李航老师的统计学习方法中的凸优化问题

0
[已解决问题] 解决于 2019-04-22 17:26

统计学习方法第215页最后一句话: 支持向量机学习、逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习、条件随机场学习是凸优化问题,全局最优解保证存在。而其他学习问题则不是凸优化问题。

这句话有些不理解。。意思是其他学习问题不能保证找到全局最优解?如果是的话,不是说支持向量机这几种学习相对更优?

老笨啊的主页 老笨啊 | 初学一级 | 园豆:66
提问于:2019-04-20 09:44
< >
分享
最佳答案
1

不是说能够求解凸优化的机器学习方法是最优秀的,而是例如支持向量机这种机器学习算法,最后求解超平面的过程可以转换成功凸优化求解。

你别如贝叶斯分类,它是基于贝叶斯定理,根本用不到凸优化这个线性代数的东西。

也不能说贝叶斯比支持向量机差啊。

奖励园豆:5
Shendu.CC | 小虾三级 |园豆:1914 | 2019-04-22 14:05

嗯,我可以理解不存在说哪个模型更优的说法,应该说哪个模型更适合哪种场景。。
我就是对上面那个描述不理解,觉得单纯从字面上分析,会让我感觉存在两种模型相比孰优孰劣的情况。。
按照字面理解,凸优化问题保证存在全局最优解,而其他学习问题,则不是凸优化问题。。
不就是说其他问题,不能保证存在全局最优解了么。。。

老笨啊 | 园豆:66 (初学一级) | 2019-04-22 17:25

@老笨啊: 凸优化只是最优问题的一种,后者包含前者。

Shendu.CC | 园豆:1914 (小虾三级) | 2019-04-22 18:20
其他回答(1)
0

适合自己的才是最好的方法!

学会乐观 | 园豆:872 (小虾三级) | 2019-04-20 10:47

。。。你这是算哲学性答复么?

支持(0) 反对(0) 老笨啊 | 园豆:66 (初学一级) | 2019-04-22 08:23

@老笨啊: 我这答案专为你问题准备的

支持(0) 反对(0) 学会乐观 | 园豆:872 (小虾三级) | 2019-04-22 08:29

@iiiiiim:
....一脸懵逼的感觉。。
能不能具体针对这个问题,给点实质性的答复呢。。

支持(0) 反对(0) 老笨啊 | 园豆:66 (初学一级) | 2019-04-22 10:02

@老笨啊: 额,你研究的太深了,我看不懂。。。。我说的是一般人都能理解的。。。。一直感觉把一句话说的连狗都听不懂,故作高深,其实就是自以为是的幼稚,在复杂的系统都是简单的代码累积出来的,再复杂的话也能用通熟易懂的语言表达出来。这里你听不懂不是你的错,是老师水平不到家。。。。。真正的大师,是把别人不懂得东西通俗的讲出来,甚至连广场舞大妈都能听懂,这才是大师。。。。。

支持(0) 反对(0) 学会乐观 | 园豆:872 (小虾三级) | 2019-04-22 10:09

@iiiiiim:
这个观点挺赞同的。。很多大师对理论真正理解了的话,其实会很深入浅出地解释一些高深的问题,让人有种豁然开朗的感觉。。
我也没有研究很深,我是搞不懂,自己在那瞎想。。

支持(0) 反对(0) 老笨啊 | 园豆:66 (初学一级) | 2019-04-22 10:23
清除回答草稿
   您需要登录以后才能回答,未注册用户请先注册