Бейне: Регуляризацияланған сызықтық регрессия дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Регуляризация . Бұл формасы регрессия , бұл коэффициентті бағалауды нөлге дейін шектейді/реттейді немесе қысқартады. Басқаша айтқанда, бұл әдіс күрделірек немесе икемді оқуға кедергі келтіреді үлгі , артық орнату қаупін болдырмау үшін. үшін қарапайым қатынас сызықтық регрессия мынаған ұқсайды.
Сәйкесінше, сызықтық регрессияда ламбда дегеніміз не?
Бізде жоғары дәреже болған кезде сызықтық а-дағы нүктелер жиынын сыйғызу үшін қолданылатын көпмүше сызықтық регрессия орнату, шамадан тыс орнатуды болдырмау үшін біз реттеуді қолданамыз және біз а лямбда шығын функциясындағы параметр. Бұл лямбда содан кейін градиенттің түсу алгоритміндегі тета параметрлерін жаңарту үшін пайдаланылады.
Екіншіден, реттеудің мақсаты қандай? Регуляризация баптау үшін қолданылатын әдіс болып табылады функциясы қатеге қосымша жаза мерзімін қосу арқылы функциясы . Қосымша термин шамадан тыс ауытқуды бақылайды функциясы коэффициенттер экстремалды мәндерді қабылдамайтындай.
Осылайша, неліктен бізге регрессияны реттеу керек?
Мақсаты реттеу басқаша айтқанда, шектен шығудан аулақ болу болып табылады біз оқу деректеріне (модельді құру үшін пайдаланылатын деректер) өте жақсы сәйкес келетін үлгілерден аулақ болуға тырысады, бірақ тестілеу деректеріне нашар сәйкес келеді (модельдің қаншалықты жақсы екенін тексеру үшін пайдаланылатын деректер). Бұл шамадан тыс фитинг ретінде белгілі.
Регуляризация нені білдіреді?
Математикада, статистикада және информатикада, әсіресе машиналық оқытуда және кері есептерде, реттеу болып табылады нашар қойылған мәселені шешу немесе артық орнатудың алдын алу үшін ақпаратты қосу процесі. Регуляризация оңтайландырудың дұрыс емес есептеріндегі мақсаттық функцияларға қолданылады.
Ұсынылған:
Деректер құрылымында сызықтық және сызықтық емес дегеніміз не?
1. Сызықтық деректер құрылымында деректер элементтері әрбір және әрбір элемент алдыңғы және келесі іргелеске тіркелген сызықтық ретпен орналасады. Сызықты емес деректер құрылымында деректер элементтері иерархиялық түрде бекітіледі. Сызықтық деректер құрылымында деректер элементтерін тек бір орында өтуге болады
Регрессия ағашының әдісі дегеніміз не?
Жалпы регрессия ағашын құру әдістемесі кіріс айнымалыларының үздіксіз және категориялық айнымалылардың қоспасы болуына мүмкіндік береді. Регрессия ағашын жіктеу әдістері үшін емес, нақты мәнді функцияларды жақындатуға арналған шешім ағаштарының нұсқасы ретінде қарастыруға болады
Сызықтық деректер түрлері дегеніміз не?
Сызықтық деректер құрылымдарының мысалдары массивтер, стек, кезек және байланыстырылған тізім болып табылады. Массивтер – деректер түрлері бірдей деректер элементтерінің жиынтығы. Стек - соңғы қосылған элемент бірінші жойылатын LIFO (соңғы кіріс бірінші шығыс) деректер құрылымы. Стектегі барлық операциялар TOP деп аталатын шетінен орындалады
Сызықтық блок коды дегеніміз не?
Кодтау теориясында сызықтық код қатені түзететін код болып табылады, ол үшін код сөздердің кез келген сызықтық комбинациясы да кодтық сөз болып табылады. Сызықтық блок кодындағы код сөздері жіберілетін бастапқы мәннен көбірек таңбалар арқылы кодталған символдар блоктары болып табылады
Деректер құрылымындағы сызықтық деректер құрылымы дегеніміз не?
Сызықтық деректер құрылымы: деректер элементтері дәйекті немесе сызықты түрде орналастырылған деректер құрылымы, мұнда элементтер сызықтық деректер құрылымы деп аталатын алдыңғы және келесі іргелеске тіркелген. Сызықтық деректер құрылымында бір деңгей қатысады. Сондықтан, біз барлық элементтерді тек бір рет орындай аламыз