BMRM 많은 기계 학습 문제에 대한 오픈 소스 및 확장 가능한 볼록한 솔버
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많은 기계 학습 문제에 대한 오픈 소스 및 확장 가능한 볼록한 솔버 BMRM은 정규화 된 위험 최소화 문제의 형태로 주조 된 많은 기계 학습 문제에 대한 확장 가능한 볼록한 솔버입니다. (정규화 특이 함) ) 최적화 모듈 (예 : 2 차 프로그래밍 또는 선형 프로그래밍 솔버)이므로 새로운 문제에 대한 해결 방법 / 프로토 타입 솔루션을 구현할 시간이 단축됩니다. 게다가 디커플링은 손실 함수 계산을보다 쉽게 병렬화하게됩니다. 다음은 "bmrm"의 주요 기능이 있습니다. · 바이너리 분류 : 힌지, 제곱 경첩, Huber-hinge, 물류 회귀, 지수, Roc 점수, FBeta 점수 · Unitivaiate regression : $ epsilon $ -insensitive, Huber 강력한, 최소한의 평균 사각형, 최소한의 절대적인 편차 · 참신 탐지 (1 급 SVM) · 양자형 회귀 · 포아송 회귀 · 랭킹 : NDCG (정규화 된 할인 된 Cummulative Gain) · 그래프 일치작 · 시퀀스 분할 및 분류

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