Video: Was ist eine regularisierte lineare Regression?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Regulierung . Dies ist eine Form von Rückschritt , die die Koeffizientenschätzungen gegen Null beschränkt/regularisiert oder schrumpft. Mit anderen Worten, diese Technik entmutigt das Erlernen eines komplexeren oder flexibleren Modell , um die Gefahr einer Überanpassung zu vermeiden. Eine einfache Beziehung für lineare Regression sieht aus wie das.
Was ist dementsprechend Lambda in der linearen Regression?
Wenn wir einen hohen Abschluss haben linear Polynom, das verwendet wird, um eine Menge von Punkten in a. anzupassen lineare Regression Um eine Überanpassung zu vermeiden, verwenden wir eine Regularisierung und fügen a Lambda Parameter in der Kostenfunktion. Dies Lambda wird dann verwendet, um die Theta-Parameter im Gradientenabstiegsalgorithmus zu aktualisieren.
Zweitens, was ist der Zweck der Regularisierung? Regulierung ist eine Technik zum Stimmen der Funktion durch Hinzufügen eines zusätzlichen Strafterms im Fehler Funktion . Der Zusatzterm steuert die zu stark schwankenden Funktion so dass die Koeffizienten keine Extremwerte annehmen.
Warum müssen wir auf diese Weise die Regression regulieren?
Das Ziel von Regulierung ist eine Überanpassung zu vermeiden, mit anderen Worten wir versuchen, Modelle zu vermeiden, die sehr gut zu den Trainingsdaten passen (Daten, die zum Erstellen des Modells verwendet werden), aber schlecht zu Testdaten passen (Daten, die verwendet werden, um zu testen, wie gut das Modell ist). Dies wird als Überanpassung bezeichnet.
Was bedeutet Regularisierung?
In Mathematik, Statistik und Informatik, insbesondere in maschinellem Lernen und inversen Problemen, Regularisierung ist der Prozess des Hinzufügens von Informationen, um ein schlecht gestelltes Problem zu lösen oder eine Überanpassung zu verhindern. Regulierung gilt für Zielfunktionen in schlecht gestellten Optimierungsproblemen.
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