Video: ¿Qué es la regresión lineal regularizada?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Regularización . Esta es una forma de regresión , que restringe / regulariza o reduce las estimaciones de coeficientes hacia cero. En otras palabras, esta técnica desalienta el aprendizaje de una forma más compleja o flexible. modelo , para evitar el riesgo de sobreajuste. Una simple relación para regresión lineal Se ve como esto.
En consecuencia, ¿qué es lambda en regresión lineal?
Cuando tenemos un alto grado lineal polinomio que se utiliza para ajustar un conjunto de puntos en un regresión lineal configuración, para evitar el sobreajuste, utilizamos la regularización e incluimos un lambda parámetro en la función de costo. Esta lambda luego se usa para actualizar los parámetros theta en el algoritmo de descenso de gradiente.
En segundo lugar, ¿cuál es el propósito de la regularización? Regularización es una técnica utilizada para ajustar el función agregando un término de penalización adicional en el error función . El término adicional controla la fluctuación excesiva función de manera que los coeficientes no tomen valores extremos.
De esta forma, ¿por qué necesitamos regularizar en regresión?
El objetivo de regularización es evitar el sobreajuste, es decir nosotros están tratando de evitar modelos que se ajustan extremadamente bien a los datos de entrenamiento (datos usados para construir el modelo), pero que se ajustan mal a los datos de prueba (datos usados para probar qué tan bueno es el modelo). Esto se conoce como sobreajuste.
¿Qué significa regularización?
En matemáticas, estadística e informática, particularmente en aprendizaje automático y problemas inversos, la regularización es el proceso de agregar información para resolver un problema mal planteado o para evitar un sobreajuste. Regularización se aplica a funciones objetivas en problemas de optimización mal planteados.
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