2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:44
Regulace . Toto je forma regrese , který omezuje/reguluje nebo zmenšuje odhady koeficientů směrem k nule. Jinými slovy, tato technika odrazuje od učení složitějšího nebo flexibilnějšího Modelka , abyste se vyhnuli riziku přemontování. Jednoduchý vztah pro lineární regrese vypadá takto.
Co je tedy lambda v lineární regresi?
Když máme vysokou školu lineární polynom, který se používá k uložení množiny bodů v a lineární regrese nastavení, abychom zabránili nadměrnému vybavení, používáme regularizaci a zahrnujeme a lambda parametr ve funkci nákladů. Tento lambda se pak použije k aktualizaci parametrů theta v algoritmu sestupu gradientu.
Za druhé, jaký je účel regularizace? Regulace je technika používaná k ladění funkce přidáním dodatečného trestu do chyby funkce . Dodatečný termín řídí nadměrně kolísající funkce tak, aby koeficienty nenabývaly extrémních hodnot.
Proč tímto způsobem potřebujeme v regresi regularizovat?
Cílem regulace jinými slovy je vyhnout se nadměrnému vybavení my se snaží vyhnout modelům, které se extrémně dobře hodí k trénovacím datům (data použitá k sestavení modelu), ale špatně se hodí k testovacím datům (data používaná k testování, jak dobrý je model). Toto je známé jako overfitting.
Co znamená regularizace?
V matematice, statistice a informatice, zejména ve strojovém učení a inverzních problémech, regularizace je proces přidávání informací, aby se vyřešil špatně položený problém nebo aby se zabránilo nadměrnému vybavení. Regulace platí pro objektivní funkce v špatně položených optimalizačních problémech.
Doporučuje:
Co je nn lineární v PyTorch?
Z dokumentace: CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) Aplikuje lineární transformaci na příchozí data: y = xW^T + b. Parametry: in_features – velikost každého vstupního vzorku
Co je lineární a nelineární v datové struktuře?
1. V lineární datové struktuře jsou datové prvky uspořádány v lineárním pořadí, kde každý prvek je připojen k předchozímu a dalšímu sousednímu. V nelineární datové struktuře jsou datové prvky připojeny hierarchicky. V lineární datové struktuře lze datové prvky procházet pouze v jednom běhu
Je lineární vyhledávání stejné jako sekvenční vyhledávání?
Třída: Vyhledávací algoritmus
Co je ML regrese?
Regrese je algoritmus ML, který lze trénovat k predikci reálných číslovaných výstupů; jako teplota, cena akcií atd. Regrese je založena na hypotéze, která může být lineární, kvadratická, polynomiální, nelineární atd. Hypotéza je funkce, která na základě některých skrytých parametrů a vstupních hodnot
Jak funguje Bayesovská regrese?
Z Bayesovského hlediska formulujeme lineární regresi s použitím rozdělení pravděpodobnosti spíše než bodových odhadů. Model pro Bayesovskou lineární regresi s odezvou vzorkovanou z normálního rozdělení je: Výstup y je generován z normálního (Gaussova) rozdělení charakterizovaného průměrem a rozptylem