Video: Cos'è la regressione lineare regolarizzata?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
regolarizzazione . Questa è una forma di regressione , che vincola/regolarizza o riduce le stime dei coefficienti verso lo zero. In altre parole, questa tecnica scoraggia l'apprendimento di un modo più complesso o flessibile modello , in modo da evitare il rischio di sovradattamento. Una semplice relazione per regressione lineare Somiglia a questo.
Di conseguenza, cos'è lambda nella regressione lineare?
Quando abbiamo un alto grado lineare polinomio che viene utilizzato per adattare un insieme di punti in a regressione lineare setup, per prevenire il sovradattamento, usiamo la regolarizzazione e includiamo a lambda parametro nella funzione di costo. Questo lambda viene quindi utilizzato per aggiornare i parametri theta nell'algoritmo di discesa del gradiente.
In secondo luogo, qual è lo scopo della regolarizzazione? regolarizzazione è una tecnica usata per accordare il funzione aggiungendo un termine di penalità aggiuntivo nell'errore funzione . Il termine aggiuntivo controlla l'eccessiva fluttuazione funzione tale che i coefficienti non assumano valori estremi.
In questo modo, perché abbiamo bisogno di regolarizzare in regressione?
L'obiettivo di regolarizzazione è evitare il sovradattamento, in altre parole noi stanno cercando di evitare modelli che si adattano molto bene ai dati di addestramento (dati usati per costruire il modello), ma si adattano male ai dati di test (dati usati per testare quanto è buono il modello). Questo è noto come overfitting.
Cosa significa regolarizzazione?
In matematica, statistica e informatica, in particolare nell'apprendimento automatico e nei problemi inversi, la regolarizzazione è il processo di aggiunta di informazioni per risolvere un problema mal posto o per prevenire il sovradattamento. regolarizzazione si applica alle funzioni obiettivo in problemi di ottimizzazione mal posti.
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