BMRM. 多くの機械学習問題に対するオープンソースとスケーラブル凸状のソルバー
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BMRM. ランキングとまとめ

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BMRM. 説明

多くの機械学習問題のためのオープンソースとスケーラブル凸状のソルバー BMRMはモジュール式、オープンソースであり、正則化リスク最小化の形でキャストされた多くの機械学習問題のためのスケーラブル凸状のソルバーは、（問題特定の）損失関数モジュールが（正則化固有）から切り離されているため "モジュラ"最適化モジュール（例えば、二次プログラミングまたは線形プログラミングソルバー）、したがって、解決策を新しい問題に実装/プロトタイプする時間を短縮します。その上、デカップリングは損失関数計算の並列化を容易にする。これが「BMRM」のいくつかの重要な機能です。 ・バイナリ分類：ヒンジ、二乗ヒンジ、ハイバーヒンジ、ロジスティック回帰、指数関数、ROCスコア、FBETAスコア ・独自の回帰：$ epsilon $非感受性、ハーバーロバスト、最小二乗四角形、絶対偏差 ・ノベルティ検出（1クラスSVM） ・分位回帰 ・ポアソン退行 ・ランキング：NDCG（正規化された割引カンプの獲得） ・グラフマッチング ・シーケンスセグメンテーションと分類

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