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Articulo de referencia

Escalado iterativo generalizado

En estadística , el escalamiento iterativo generalizado ( GIS ) y el escalamiento iterativo mejorado ( IIS ) son dos algoritmos iniciales utilizados para ajustar modelos log-lin...

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En estadística , el escalamiento iterativo generalizado ( GIS ) y el escalamiento iterativo mejorado ( IIS ) son dos algoritmos iniciales utilizados para ajustar modelos log-lineales , [ 1 ] en particular los clasificadores de regresión logística multinomial (MaxEnt) y sus extensiones, como los modelos de Markov MaxEnt [ 2 ] y los campos aleatorios condicionales . Estos algoritmos han sido ampliamente superados por métodos basados ​​en gradientes, como L-BFGS [ 3 ] y algoritmos de descenso de coordenadas . [ 4 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Darroch, JN; Ratcliff, D. (1972). "Escalado iterativo generalizado para modelos log-lineales" . The Annals of Mathematical Statistics . 43 (5): 1470– 1480. doi : 10.1214/aoms/1177692379 .
  2. ↑ McCallum, Andrew; Freitag, Dayne; Pereira, Fernando (2000). "Modelos de Markov de máxima entropía para la extracción y segmentación de información" (PDF) . Actas de ICML 2000. págs. 591–598 . 
  3. ↑ Malouf, Robert (2002). Una comparación de algoritmos para la estimación de parámetros de máxima entropía (PDF) . Sexta Conferencia sobre Aprendizaje del Lenguaje Natural (CoNLL). págs. 49–55 . Archivado del original (PDF) el 1 de noviembre de 2013. 
  4. ↑ Yu, Hsiang-Fu; Huang, Fang-Lan; Lin, Chih-Jen (2011). "Métodos de descenso de coordenadas duales para modelos de regresión logística y entropía máxima" (PDF) . Machine Learning . 85 ( 1–2 ): 41–75 . doi : 10.1007/s10994-010-5221-8 .