Video: Kaj je regularizirana linearna regresija?
2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53
Regularizacija . To je oblika regresija , ki omejuje/regulira ali skrči ocene koeficienta proti nič. Z drugimi besedami, ta tehnika odvrača od učenja bolj zapletenega ali fleksibilnega model , da bi se izognili nevarnosti prenapetosti. Preprosto razmerje za linearna regresija izgleda takole.
Ustrezno temu, kaj je lambda v linearni regresiji?
Ko imamo visoko diplomo linearno polinom, ki se uporablja za prileganje niza točk v a linearna regresija nastavitve, da preprečimo prekomerno opremljanje, uporabljamo regularizacijo in vključimo a lambda parameter v funkciji stroškov. tole lambda se nato uporablja za posodobitev parametrov theta v algoritmu gradientnega spuščanja.
Drugič, kaj je namen ureditve? Regularizacija je tehnika, ki se uporablja za uglaševanje funkcijo z dodajanjem dodatne kazni v napaki funkcijo . Dodatni izraz nadzoruje pretirano nihanje funkcijo tako, da koeficienti ne zavzamejo ekstremnih vrednosti.
Zakaj se moramo na ta način uravnavati v regresiji?
Cilj ureditev je, da se izognemo pretiranemu opremljanju, z drugimi besedami mi se poskušajo izogniti modelom, ki se izjemno dobro ujemajo s podatki usposabljanja (podatki, uporabljeni za izgradnjo modela), vendar se slabo ujemajo s podatki testiranja (podatki, ki se uporabljajo za preverjanje, kako dober je model). To je znano kot preobremenitev.
Kaj pomeni regularizacija?
Na področju matematike, statistike in računalništva, zlasti pri strojnem učenju in inverznih problemih, ureditev je postopek dodajanja informacij, da bi rešili napačno postavljeno težavo ali preprečili prekomerno opremljanje. Regularizacija velja za ciljne funkcije v napačno postavljenih optimizacijskih problemih.
Priporočena:
Kaj je regresija ML?
Regresija je algoritem ML, ki ga je mogoče usposobiti za napovedovanje realno oštevilčenih izhodov; kot so temperatura, cena delnic itd. Regresija temelji na hipotezi, ki je lahko linearna, kvadratna, polinomska, nelinearna itd. Hipoteza je funkcija, ki temelji na nekaterih skritih parametrih in vhodnih vrednostih
Kako deluje Bayesova regresija?
Z Bayesovega stališča oblikujemo linearno regresijo z uporabo verjetnostnih porazdelitev in ne s točkovnimi ocenami. Model za Bayesovo linearno regresijo z odzivom, vzorčenim iz normalne porazdelitve, je: Izhod y je ustvarjen iz normalne (Gaussove) porazdelitve, za katero sta značilni povprečje in varianca
Je odločilno drevo regresija?
Odločitveno drevo – regresija. Odločitveno drevo gradi regresijske ali klasifikacijske modele v obliki drevesne strukture. Najvišje vozlišče odločitve v drevesu, ki ustreza najboljšemu napovedovalcu, imenovanemu korensko vozlišče. Odločitvena drevesa lahko obravnavajo tako kategorične kot številčne podatke
Kaj je linearna blokovna koda?
V teoriji kodiranja je linearna koda koda za odpravljanje napak, za katero je katera koli linearna kombinacija kodnih besed tudi kodna beseda. Kodne besede v linearni blok kodi so bloki simbolov, ki so kodirani z uporabo več simbolov od prvotne vrednosti, ki jo je treba poslati
Kaj je linearna podatkovna struktura v strukturi podatkov?
Linearna podatkovna struktura: Podatkovna struktura, kjer so elementi podatkov razporejeni zaporedno ali linearno, kjer so elementi pritrjeni na svojo prejšnjo in naslednjo sosednjo v tako imenovani linearni podatkovni strukturi. V linearni strukturi podatkov je vključena ena raven. Zato lahko vse elemente prečkamo samo v enem zagonu