Video: Mikä on regularisoitu lineaarinen regressio?
2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46
Laillistaminen . Tämä on muoto regressio , joka rajoittaa/reguloi tai kutistaa kertoimen estimaatit nollaa kohti. Toisin sanoen tämä tekniikka estää monimutkaisemman tai joustavamman oppimisen malli -, jotta vältytään yliasennusriskiltä. Yksinkertainen suhde lineaarinen regressio näyttää tältä.
Mikä on vastaavasti lambda lineaarisessa regressiossa?
Kun meillä on korkea tutkinto lineaarinen polynomi, jota käytetään sovittamaan joukko pisteitä kohtaan a lineaarinen regressio asennuksen, ylisovituksen estämiseksi käytämme regularisointia ja sisällytämme a lambda parametri kustannusfunktiossa. Tämä lambda käytetään sitten theta-parametrien päivittämiseen gradientin laskeutumisalgoritmissa.
Toiseksi, mikä on regularisoinnin tarkoitus? Laillistaminen on tekniikka, jota käytetään virittämiseen toiminto lisäämällä virheeseen ylimääräinen rangaistusehto toiminto . Lisätermi hallitsee liiallista vaihtelua toiminto niin, että kertoimet eivät ota ääriarvoja.
Miksi meidän täytyy tällä tavalla normalisoida regressio?
Tavoitteena laillistamista on välttää liiallista sovitusta, toisin sanoen me yrittävät välttää malleja, jotka sopivat erittäin hyvin harjoitustietoihin (mallin rakentamiseen käytetyt tiedot), mutta huonosti testaustietoihin (mallin laadukkuuden testaamiseen käytetyt tiedot). Tätä kutsutaan ylisovitukseksi.
Mitä regularisointi tarkoittaa?
Matematiikassa, tilastotieteessä ja tietojenkäsittelytieteessä, erityisesti koneoppimisessa ja käänteisongelmissa, laillistaminen on Tietojen lisäämisprosessi huonosti esitetyn ongelman ratkaisemiseksi tai liiallisen sovituksen estämiseksi. Laillistaminen koskee kohdefunktioita huonosti asetetuissa optimointiongelmissa.
Suositeltava:
Mikä on nn lineaarinen PyTorchissa?
Dokumentaatiosta: LUOKKA torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) Käyttää lineaarista muunnoksia saapuviin tietoihin: y = xW^T + b. Parametrit: in_features – kunkin syötenäytteen koko
Mikä on lineaarinen ja epälineaarinen tietorakenteessa?
1. Lineaarisessa tietorakenteessa tietoelementit on järjestetty lineaariseen järjestykseen, jossa jokainen elementti on liitetty edelliseen ja seuraavaan viereiseen. Epälineaarisessa tietorakenteessa tietoelementit liitetään hierarkkisesti. Lineaarisessa tietorakenteessa tietoelementit voidaan kulkea vain yhdessä ajossa
Mikä on ML-regressio?
Regressio on ML-algoritmi, joka voidaan kouluttaa ennustamaan reaalinumeroituja lähtöjä; kuten lämpötila, osakekurssi jne. Regressio perustuu hypoteesiin, joka voi olla lineaarinen, neliöllinen, polynomi, epälineaarinen jne. Hypoteesi on funktio, joka perustuu joihinkin piilotettuihin parametreihin ja syötearvoihin
Mikä on lineaarinen lohkokoodi?
Koodausteoriassa lineaarinen koodi on virheenkorjaava koodi, jolle mikä tahansa lineaarinen koodisanojen yhdistelmä on myös koodisana. Lineaarisen lohkokoodin koodisanat ovat symbolilohkoja, jotka on koodattu käyttämällä enemmän symboleja kuin alkuperäinen lähetettävä arvo
Mikä on lineaarinen tietorakenne tietorakenteessa?
Lineaarinen tietorakenne: Tietorakenne, jossa tietoelementit on järjestetty peräkkäin tai lineaarisesti, jolloin elementit on liitetty edelliseen ja seuraavaan viereiseen niin sanotussa lineaarisessa tietorakenteessa. Lineaarisessa tietorakenteessa yksi taso on mukana. Siksi voimme kulkea kaikki elementit vain yhdellä ajolla