Video: Kas ir regularizētā lineārā regresija?
2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50
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:
Vai lineārā meklēšana ir tāda pati kā secīgā meklēšana?
Klase: meklēšanas algoritms
Kāda ir lineārā bloka koda definīcija?
"Lineārais blokkods ir bloka kods, kurā izņēmuma vai jebkuru divu koda vārdu rezultāts ir cits koda vārds
Kas ir ML regresija?
Regresija ir ML algoritms, ko var apmācīt paredzēt reālus numurētus izvadus; piemēram, temperatūra, akciju cena utt. Regresijas pamatā ir hipotēze, kas var būt lineāra, kvadrātiska, polinomiāla, nelineāra utt. Hipotēze ir funkcija, kas balstās uz dažiem slēptiem parametriem un ievades vērtībām
Kā darbojas Bajesa regresija?
Bajesa skatījumā mēs formulējam lineāro regresiju, izmantojot varbūtības sadalījumu, nevis punktu aplēses. Bajesa lineārās regresijas modelis ar atbildes paraugu, kas ņemts no normālā sadalījuma, ir šāds: izvade y tiek ģenerēta no normāla (Gausa) sadalījuma, ko raksturo vidējais un dispersija
Kas ir lineārā datu struktūra datu struktūrā?
Lineāra datu struktūra: datu struktūra, kurā datu elementi ir sakārtoti secīgi vai lineāri, kur elementi ir pievienoti iepriekšējam un nākamajam blakus esošajam tā sauktajā lineārajā datu struktūrā. Lineārajā datu struktūrā ir iesaistīts viens līmenis. Tāpēc mēs varam šķērsot visus elementus tikai vienā piegājienā