Kas ir regularizētā lineārā regresija?
Kas ir regularizētā lineārā regresija?

Video: Kas ir regularizētā lineārā regresija?

Video: Kas ir regularizētā lineārā regresija?
Video: CASIO fx-991CW fx-570CW CLASSWIZ Calculator Full Example Manual 2024, Decembris
Anonim

Regularizācija . Šī ir forma regresija , kas ierobežo/regulē vai samazina koeficientu aplēses līdz nullei. Citiem vārdiem sakot, šī metode attur mācīties sarežģītāku vai elastīgāku modelis , lai izvairītos no pārklāšanas riska. Vienkāršas attiecības priekš lineārā regresija izskatās šādi.

Attiecīgi, kas ir lambda lineārajā regresijā?

Kad mums ir augsts grāds lineārs polinoms, ko izmanto, lai ietilpinātu punktu kopu a lineārā regresija iestatīšanu, lai novērstu pārmērību, mēs izmantojam regularizāciju un iekļaujam a lambda parametrs izmaksu funkcijā. Šis lambda pēc tam tiek izmantots, lai atjauninātu teta parametrus gradienta nolaišanās algoritmā.

Otrkārt, kāds ir legalizācijas mērķis? Regularizācija ir paņēmiens, ko izmanto, lai regulētu funkciju kļūdai pievienojot papildu soda termiņu funkciju . Papildu termiņš kontrolē pārmērīgi svārstīgo funkciju tā, lai koeficienti neņemtu galējās vērtības.

Kāpēc šādā veidā mums regresijā ir jāregulē?

Mērķis regulācija citiem vārdiem sakot, ir jāizvairās no pārmērīgas aprīkošanas mēs cenšas izvairīties no modeļiem, kas ļoti labi atbilst apmācības datiem (dati, kas izmantoti modeļa izveidošanai), bet slikti atbilst testēšanas datiem (dati, kas tiek izmantoti, lai pārbaudītu, cik labs ir modelis). To sauc par pārmērīgu aprīkošanu.

Ko nozīmē legalizācija?

Matemātikā, statistikā un datorzinātnēs, jo īpaši mašīnmācībā un apgrieztās problēmās, regularizācija ir informācijas pievienošanas process, lai atrisinātu nepareizi izvirzītu problēmu vai novērstu pārmērību. Regularizācija attiecas uz objektīvām funkcijām nepareizi izvirzītās optimizācijas problēmās.

Ieteicams: