Weighted Alternating Least Squares (WALS) is a widely-used optimization algorithm employed in the field of machine learning. It is particularly popular for addressing the matrix factorization problem, which is often used in collaborative filtering and recommendation systems.

WALS数据库正是采用了CLDF格式来处理语料。 它们把各种来源的语料用同一种格式表示，这种格式既适合人类阅读，又方便机器阅读。 比如下图中“BUT”的情况。

Wald用于对B值进行检验，考察B值是否等于0。 若B值等于0，其对应的OR【Exp (B)】为1，表明两组没有显著差异。 OR等于B值的反 自然对数。 Wald值越大，B值越不可能等于0。 S.E.是标准误,表示估计值的平均误差.wals是一个统计量,用检验 自变量 对因变量是否有影响的.它越大,或者说它对应的sig越小,则影响越显著.df是 自由度,在分析中不用解释. 实践应用中,关键的是解释系数B,或者后面的Exp (B),称为OR.还有sig,其它的可以不管. SPSS表中的B值，OR值、Wald值各自代 …

2024年7月9日 · 如下图，当训练样本只有左侧的8个时，用线性回归来拟合出一条直线，设定阈值threshold=0.5，可以达到很好的分类效果。 但是当我们再增加一个tumor size很大很大的点时（最右侧的点），就会导致拟合出来的直线从紫色变到蓝色的位置。 此时再用threshold=0.5做阈值，分类效果很差。 通常，对数据集采用线性回归的方法进行拟合，有时候运气好效果好，但是通常效果很差。 吴恩达教授建议一般不要使用线性回归方法来处理分类问题。 线性回归还有一种很奇 …

Weighted-average least squares (WALS) is a recent model-average approach, which takes an intermediate position between frequentist and Bayesian methods, allows a credible treatment of ignorance, and is extremely fast to compute. We review the theory of WALS and discuss extensions and applications. Keywords.

2022年4月22日 · We investigate the performance of WALS and several alternative estimators in an extensive set of Monte Carlo experiments that allow for increasing complexity of the model space and heteroskedastic, skewed, and thick-tailed regression errors.

We extend the results of De Luca et al. (2021) to inference for linear regression models based on weighted-average least squares (WALS), a frequentist model averaging approach with a Bayesian flavor. We concentrate on inference about a single focus

2024年7月24日 · ALS 用于显示反馈，即有明确评分的数据。 对于隐式反馈，可利用加权ALS，对于有确定偏好的item赋于较大权重，对于没有反馈的item，赋于较小权重。 其中，P矩阵维度：N*K；Q矩阵维度：M*K。 前者为User在K维潜因子空间的表示；后者为Item在K维潜因子空间的表示。 2.预测评分，或者説近似评分. 3. 损失函数 为平方误差+L2 正则项，其中. 是真实值。 这里. 为置信度因子， 为实值值，比如观看电影时长，点击次数等，可进行归一化处理。 4.迭代计 …

2024年5月15日 · 线性回归：基于几个简单的假设，自变量x和因变量y之间的关系是线性的，也就是y可以表示为x中元素的加权和，这里通常允许观测值的一些噪声。 线性假设是指目标可以表示为特征的加权和。 Warea和Wage称为权重，权重决定每一个特征对我们预测值的影响。 b称为偏置 (bias)、偏移量 (offset)或者截距 (intercept)。 偏置是指当所有的特征都取值为0时，预测值应该是多少。 上图的公式其实是一个仿射变换：通过加权和对特征进行线性变换，并通过偏置项来 …

2024年6月22日 · Performs model averaging for linear regression models using the Weighted-Average Least Squares method by \insertCitemagnus2010growth;textualWALS. See also \insertCitedeluca2011stata;textualWALS, \insertCitekumar2013normallocation;textualWALS and \insertCitemagnus2016wals;textualWALS. wals(x, ...) formula, data, subset = …