【问题标题】:How to increase speed of Multinomial logistic regression (mnrfit) in matlab如何在matlab中提高多项逻辑回归(mnrfit)的速度
【发布时间】:2018-06-29 20:58:41
【问题描述】:

我在 Matlab 中使用多项逻辑回归 (mnrfit) 命令对人脸识别问题(10 类)进行分类。

我使用降维方法将维度从 2500 减少到 dd[10 400] 之间。 mnrfitd 介于 [10 20] 之间时,几秒钟内就可以学习模型,但是当维度大于 20 时,学习阶段需要很多时间。

如何提高高维学习阶段的速度?

注意:我使用此命令进行学习。这个命令速度不错

[B,dev,stats] = mnrfit(F,Y','model','nominal','interactions','off');

但与默认命令相比,它的准确性较弱

[B,dev,stats] = mnrfit(F,Y','interactions','on');

我想在高维度上进行准确度高且速度快的多项逻辑回归,但我不知道该怎么做。

【问题讨论】:

    标签: matlab image-processing machine-learning classification logistic-regression


    【解决方案1】:

    我改了一些参数,终于找到了。

    [B,dev,stats] = mnrfit(F,Y','model','hierarchical ','interactions','on');
    

    此命令训练模型快速准确,而不是 nominal 模型类型。

    【讨论】:

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