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longway126

木虫 (著名写手)

[求助] 请问Bayesian evidence framework的缺点是什么?相比粒子群和遗传等进化算法。已有2人参与

本人写了一篇论文,使用向量机进行预测。其中核函数的宽度因子采用粒子群进化算法优化得到。审稿人提了一个问题:为什么不用Bayesian evidence framework方法得到,为什么要使用PSO算法。这个问题我真不知道,请问有虫友知道的么,谢谢!
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huizi003

新虫 (小有名气)

Pso算法是不是公式更清楚更简单?BYES的公式中有一些后验概率什么的很难求解的。。。。我也一知半解的哈。。。呃,最好有仿真结果对比就知道了
2楼2014-04-14 23:29:41
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renkun79

木虫 (小有名气)

菜鸟

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
向量机预测现在还能发sci......我感觉审稿人的意思是让你用相关向量机做。

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There is a kind of beauty in imperfection.
3楼2014-04-15 01:51:13
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longway126

木虫 (著名写手)

引用回帖:
3楼: Originally posted by renkun79 at 2014-04-15 01:51:13
向量机预测现在还能发sci......我感觉审稿人的意思是让你用相关向量机做。

我没有说清楚,我用的就是相关向量机,不是支持向量机。优化的就是RVM的核函数的宽度因子。请问您对于Bayesian evidence framework了解么,能说说它有什么缺点么?谢谢!
4楼2014-04-15 11:52:27
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renkun79

木虫 (小有名气)

菜鸟

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
longway126: 金币+5, 有帮助 2014-04-15 22:06:42
引用回帖:
4楼: Originally posted by longway126 at 2014-04-15 11:52:27
我没有说清楚,我用的就是相关向量机,不是支持向量机。优化的就是RVM的核函数的宽度因子。请问您对于Bayesian evidence framework了解么,能说说它有什么缺点么?谢谢!...

关于核方法,最主要就是核函数的选择。你仅仅使用pso来优化核宽好像意义不大。组合核函数可能还有希望发sci.rvm现在sci已经很多人做了。要想有所突破很难。用组合核还有可能发个if低些的sci。以上意见仅供参考

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5楼2014-04-15 14:06:20
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renkun79

木虫 (小有名气)

菜鸟

【答案】应助回帖

引用回帖:
5楼: Originally posted by renkun79 at 2014-04-15 14:06:20
关于核方法,最主要就是核函数的选择。你仅仅使用pso来优化核宽好像意义不大。组合核函数可能还有希望发sci.rvm现在sci已经很多人做了。要想有所突破很难。用组合核还有可能发个if低些的sci。以上意见仅供参考
...

预测方面不知道你那个领域现在是个啥情况。具体审稿人的意见,能否让我看下,我看他究竟什么意思,才能下结论。

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There is a kind of beauty in imperfection.
6楼2014-04-15 14:11:18
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摘星者

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
longway126: 金币+5 2014-04-15 22:06:17
不太了解Bayesian evidence framework。不过应对这类问题一般可以从下面的角度考虑:
1)Bayesian evidence framework是一种确定型算法吗?就是说对于给定的数据集和参数,结果是唯一确定的?我粗略看了一下,好像是。如果确定是,你可以说,这种唯一性意味着结果受到数据集和参数的约束,难道还要对Bayesian evidence framework本身尝试不同的参数?而由于约束的存在,有些向量机合适的参数用Bayesian evidence framework是找不到的。在搜索空间上,PSO的约束显然小很多。因此PSO有可能找到更合适的参数。
2)难易程度。Bayesian evidence framework是不是比PSO难以理解?难以实现?难以....。总之就是难。
3)如果使用Bayesian evidence framework是常态,需要做个实验验证你的理由。
7楼2014-04-15 18:38:29
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