Kas yra sureguliuota tiesinė regresija?
Kas yra sureguliuota tiesinė regresija?

Video: Kas yra sureguliuota tiesinė regresija?

Video: Kas yra sureguliuota tiesinė regresija?
Video: Regularization Part 1: Ridge (L2) Regression 2024, Lapkritis
Anonim

Reguliavimas . Tai yra forma regresija , kuris apriboja / sureguliuoja arba sumažina koeficiento įverčius iki nulio. Kitaip tariant, ši technika neskatina mokytis sudėtingesnio ar lankstesnio modelis , kad būtų išvengta permontavimo pavojaus. Paprastas santykis su tiesinė regresija atrodo taip.

Atitinkamai, kas yra lambda tiesinėje regresijoje?

Kai turime aukštą laipsnį linijinis daugianario, kuris naudojamas taškų aibei pritaikyti tiesinė regresija sąranką, kad išvengtume permontavimo, naudojame reguliavimą ir įtraukiame a lambda parametras sąnaudų funkcijoje. Tai lambda Tada naudojamas teta parametrams atnaujinti gradiento nusileidimo algoritme.

Antra, koks legalizavimo tikslas? Reguliavimas yra technika, naudojama derinant funkcija klaidoje pridedant papildomą nuobaudos terminą funkcija . Papildomas terminas kontroliuoja pernelyg svyruojančius funkcija kad koeficientai nepriimtų kraštutinių verčių.

Kodėl tokiu būdu turime sureguliuoti regresiją?

Tikslas iš sureguliavimas Kitaip tariant, reikia vengti permontavimo mes bando vengti modelių, kurie itin gerai tinka mokymo duomenims (duomenys, naudojami modeliui sukurti), bet prastai tinka bandymo duomenims (duomenys, naudojami modelio gerumui patikrinti). Tai žinoma kaip per didelis pritaikymas.

Ką reiškia reguliarumas?

Matematikoje, statistikoje ir kompiuterių moksle, ypač mašininio mokymosi ir atvirkštinių problemų srityse, reguliavimas yra informacijos papildymo procesas, siekiant išspręsti netinkamai iškeltą problemą arba užkirsti kelią pertekliui. Reguliavimas taikoma objektyvioms funkcijoms netinkamai iškeltose optimizavimo problemose.

Rekomenduojamas: