Video: Čo je to regulovaná lineárna regresia?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Regularizácia . Toto je forma regresia , ktorá obmedzuje/reguluje alebo zmenšuje odhady koeficientov smerom k nule. Inými slovami, táto technika odrádza od učenia sa zložitejšieho alebo flexibilnejšieho Model , aby sa predišlo riziku nadmerného vybavenia. Jednoduchý vzťah pre lineárna regresia vyzerá takto.
Čo je teda lambda v lineárnej regresii?
Keď máme vysokú školu lineárne polynóm, ktorý sa používa na prispôsobenie množiny bodov v a lineárna regresia nastavenie, aby sme zabránili nadmernému vybaveniu, používame regularizáciu a zahŕňame a lambda parameter vo funkcii nákladov. Toto lambda sa potom použije na aktualizáciu parametrov theta v algoritme zostupu gradientu.
Po druhé, aký je účel regularizácie? Regularizácia je technika používaná na ladenie funkciu pridaním dodatočného trestu do chyby funkciu . Dodatočný termín riadi nadmerne kolísavé funkciu aby koeficienty nenadobudli extrémne hodnoty.
Prečo sa týmto spôsobom musíme pri regresii regulovať?
Cieľom regularizácia Inými slovami, je vyhnúť sa nadmernému vybaveniu my sa snažia vyhnúť modelom, ktoré sa veľmi dobre hodia k trénovacím údajom (údaje použité na zostavenie modelu), ale zle sa hodia k testovacím údajom (údaje používané na testovanie kvality modelu). Toto je známe ako nadmerné vybavenie.
Čo znamená regularizácia?
V matematike, štatistike a informatike, najmä v strojovom učení a inverzných problémoch, regularizácia je proces pridávania informácií, aby sa vyriešil zle položený problém alebo aby sa predišlo nadmernému vybaveniu. Regularizácia sa vzťahuje na objektívne funkcie v zle postavených optimalizačných problémoch.
Odporúča:
Čo je ML regresia?
Regresia je algoritmus ML, ktorý možno trénovať na predpovedanie skutočných číselných výstupov; ako teplota, cena akcií atď. Regresia je založená na hypotéze, ktorá môže byť lineárna, kvadratická, polynomická, nelineárna atď. Hypotéza je funkcia, ktorá vychádza z niektorých skrytých parametrov a vstupných hodnôt
Ako funguje Bayesovská regresia?
Z Bayesovho hľadiska formulujeme lineárnu regresiu pomocou rozdelenia pravdepodobnosti a nie bodových odhadov. Model pre Bayesovskú lineárnu regresiu s odozvou vzorkovanou z normálneho rozdelenia je: Výstup y je generovaný z normálneho (Gaussovho) rozdelenia charakterizovaného priemerom a rozptylom
Je rozhodovací strom regresia?
Rozhodovací strom - Regresia. Rozhodovací strom vytvára regresné alebo klasifikačné modely vo forme stromovej štruktúry. Najvyšší rozhodovací uzol v strome, ktorý zodpovedá najlepšiemu prediktoru nazývanému koreňový uzol. Rozhodovacie stromy dokážu spracovať kategorické aj číselné údaje
Čo je to lineárna dátová štruktúra v dátovej štruktúre?
Lineárna dátová štruktúra: Dátová štruktúra, kde sú dátové prvky usporiadané sekvenčne alebo lineárne, kde sú prvky pripojené k predchádzajúcemu a nasledujúcemu susednému v takzvanej lineárnej dátovej štruktúre. V lineárnej dátovej štruktúre ide o jednu úroveň. Preto môžeme prejsť všetkými prvkami iba v jednom chode