找到一个最佳的学习规则的ANN [英] Finding an optimum learning rule for an ANN
问题描述
你如何找到一个给定的问题，最佳的学习规则，说多类别分类？
How do you find an optimum learning rule for a given problem, say a multiple category classification?
我在考虑使用遗传算法，但我知道有周围的性能问题。我找的，你没有使用教科书学习规则真实世界的例子，你是如何找到那些学习规则。
I was thinking of using Genetic Algorithms, but I know there are issues surrounding performance. I am looking for real world examples where you have not used the textbook learning rules, and how you found those learning rules.
推荐答案
尼斯问题BTW
分类算法，可以使用许多特点进行分类这样的：
classification algorithms can be classified using many Characteristics like:
- 这是什么算法强烈preFER（或者是什么类型的数据是最适合这种算法）。
- 培训费用。 （要花大量的时间进行训练）
- 在当前是有效的。 （大数据 - 中的数据 - 数据量小）。
- 的分析的复杂性，他们可以提供。
就像，你的问题的多个类别进行分类我会使用在线Logistic回归（自SGD）比，因为它的完美有小到中数据的大小（少数以千万计的培训例子）和它的真快。
Like, for your problem classifying multiple categories I will use Online Logistic Regression (FROM SGD) because it's perfect with small to medium data size (less than tens of millions of training examples) and it's really fast.
另外一个例子：
让我们说，你有大量的文本数据进行分类。然后点击朴素贝叶斯为你的宝宝。因为它强烈preFER文本分析。即使是 SVM 和 SGD 速度更快，因为我经历过更容易培养。但这些规则的SVM和SGD当数据的大小被认为是中等或小而不大可以应用。
let's say that you have to classify a large amount of text data. then Naive Bayes is your baby. because it strongly prefer text analysis. even that SVM and SGD are faster, and as I experienced easier to train. but these rules "SVM and SGD" can be applied when the data size is considered as medium or small and not large.
在一般的任何数据，分析师会问他自我的四点提到的时候，他要开始任何 ML或简单分析项目。
In general any data analyst will ask him self the four mentioned points when he wants to start any ML or Simple analysis project.
之后，你必须衡量其 AUC ，或任何相关的的，就看你做了什么。因为你可能会使用多于一个项目只有一个分类。或有时当你认为你找到你的完美的分类，结果显示使用一些测量技术是不好的。所以你会开始再次检查您的问题找到你在哪里错了。
After that you have to measure its AUC, or any relevant, to see what have you done. because you might use more than just one classifier in one project. or sometimes when you think that you found your perfect classifier, the results appear to be not good using some measurement techniques. so you'll start to check your questions again to find where you went wrong.
希望我帮助。
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