Video: Šta je regularizirana linearna regresija?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Regularizacija . Ovo je oblik regresija , koji ograničava/reguliše ili smanjuje procjene koeficijenta prema nuli. Drugim riječima, ova tehnika obeshrabruje učenje složenije ili fleksibilnije model , kako bi se izbjegao rizik od preopterećenja. Jednostavna relacija za linearna regresija izgleda ovako.
Shodno tome, šta je lambda u linearnoj regresiji?
Kada imamo visoku diplomu linearno polinom koji se koristi za uklapanje skupa tačaka u a linearna regresija podešavanje, da bismo spriječili prekomjerno uklapanje, koristimo regularizaciju i uključujemo a lambda parametar u funkciji troškova. Ovo lambda se zatim koristi za ažuriranje theta parametara u algoritmu gradijentnog spuštanja.
Drugo, koja je svrha regularizacije? Regularizacija je tehnika koja se koristi za podešavanje funkcija dodavanjem dodatne kazne u grešku funkcija . Dodatni termin kontrolira pretjerano fluktuiranje funkcija tako da koeficijenti ne poprimaju ekstremne vrijednosti.
Na ovaj način, zašto je potrebno da se regulišemo u regresiji?
Cilj od regularizacija drugim riječima, izbjegavanje prekomjerne opreme mi pokušavaju izbjeći modele koji se izuzetno dobro uklapaju u podatke obuke (podaci koji se koriste za izgradnju modela), ali se loše uklapaju u podatke testiranja (podaci koji se koriste za testiranje koliko je model dobar). Ovo je poznato kao preterivanje.
Šta znači regularizacija?
U matematici, statistici i računarstvu, posebno u mašinskom učenju i inverznim problemima, regularizacija je proces dodavanja informacija u cilju rješavanja loše postavljenog problema ili sprječavanja preopterećenja. Regularizacija primjenjuje se na objektivne funkcije u pogrešno postavljenim optimizacijskim problemima.
Preporučuje se:
Da li je linearna pretraga isto što i sekvencijalna pretraga?
Klasa: Algoritam pretraživanja
Šta je ML regresija?
Regresija je ML algoritam koji se može obučiti da predvidi stvarne numerirane izlaze; poput temperature, cijene dionica, itd. Regresija se zasniva na hipotezi koja može biti linearna, kvadratna, polinomska, nelinearna, itd. Hipoteza je funkcija koja se zasniva na nekim skrivenim parametrima i ulaznim vrijednostima
Kako funkcionira Bayesova regresija?
Sa Bayesovog stanovišta, mi formulišemo linearnu regresiju koristeći distribuciju verovatnoće, a ne procene tačaka. Model Bayesove linearne regresije sa odgovorom uzorkovanim iz normalne distribucije je: Izlaz, y je generiran iz normalne (Gausove) distribucije koju karakteriziraju srednja vrijednost i varijansa
Da li je stablo odlučivanja regresija?
Stablo odlučivanja - Regresija. Stablo odlučivanja gradi modele regresije ili klasifikacije u obliku strukture stabla. Najviši čvor odluke u stablu koji odgovara najboljem prediktoru koji se zove korijenski čvor. Stabla odlučivanja mogu da obrađuju i kategoričke i numeričke podatke
Šta je linearna struktura podataka u strukturi podataka?
Linearna struktura podataka: Struktura podataka u kojoj su elementi podataka raspoređeni sekvencijalno ili linearno gdje su elementi vezani za prethodni i sljedeći susjedni u onome što se zove linearna struktura podataka. U linearnoj strukturi podataka uključen je jedan nivo. Zbog toga možemo preći sve elemente samo u jednoj vožnji