Video: Ano ang regularized linear regression?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Regularisasyon . Ito ay isang anyo ng regression , na pumipigil/ nagre-regular o nagpapaliit sa mga pagtatantya ng koepisyent patungo sa zero. Sa madaling salita, pinipigilan ng pamamaraang ito ang pag-aaral ng mas kumplikado o nababaluktot modelo , upang maiwasan ang panganib ng overfitting. Isang simpleng relasyon para sa linear regression parang ganito.
Kaayon, ano ang lambda sa linear regression?
Kapag tayo ay may mataas na antas linear polynomial na ginagamit upang magkasya ang isang set ng mga puntos sa a linear regression setup, para maiwasan ang overfitting, gumagamit kami ng regularization, at kasama namin ang a lambda parameter sa function ng gastos. Ito lambda pagkatapos ay ginagamit upang i-update ang mga parameter ng theta sa gradient descent algorithm.
Pangalawa, ano ang layunin ng regularisasyon? Regularisasyon ay isang pamamaraan na ginagamit para sa pag-tune ng function sa pamamagitan ng pagdaragdag ng karagdagang termino ng parusa sa error function . Kinokontrol ng karagdagang termino ang labis na pabagu-bago function na ang mga coefficient ay hindi kumuha ng matinding halaga.
Sa ganitong paraan, bakit kailangan nating gawing regular sa regression?
Ang layunin ng regularisasyon ay upang maiwasan ang overfitting, sa madaling salita tayo ay sinusubukang iwasan ang mga modelong napakahusay na akma sa data ng pagsasanay (data na ginamit upang buuin ang modelo), ngunit hindi angkop sa pagsubok ng data (data na ginamit upang subukan kung gaano kahusay ang modelo). Ito ay kilala bilang overfitting.
Ano ang ibig sabihin ng regularisasyon?
Sa matematika, estadistika, at agham sa kompyuter, partikular sa machine learning at kabaligtaran na mga problema, ang regularisasyon ay ang proseso ng pagdaragdag ng impormasyon upang malutas ang isang masamang problema o upang maiwasan ang overfitting. Regularisasyon nalalapat sa mga layuning pag-andar sa mga problema sa pag-optimize ng hindi maganda.
Inirerekumendang:
Ano ang nn linear sa PyTorch?
Mula sa dokumentasyon: CLASS torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) Naglalapat ng linear transformation sa papasok na data: y = xW^T + b. Mga Parameter: in_features – laki ng bawat sample ng input
Ano ang ML regression?
Ang regression ay isang ML algorithm na maaaring sanayin upang mahulaan ang tunay na bilang na mga output; tulad ng temperatura, presyo ng stock, atbp. Ang regression ay batay sa isang hypothesis na maaaring linear, quadratic, polynomial, non-linear, atbp. Ang hypothesis ay isang function na nakabatay sa ilang nakatagong parameter at mga halaga ng input
Ano ang pamamaraan ng regression tree?
Ang pangkalahatang pamamaraan ng pagbuo ng regression tree ay nagbibigay-daan sa mga variable ng pag-input na maging isang pinaghalong tuluy-tuloy at kategoryang mga variable. Ang isang Regression tree ay maaaring ituring bilang isang variant ng mga decision tree, na idinisenyo upang tantiyahin ang mga function na may tunay na halaga, sa halip na gamitin para sa mga pamamaraan ng pag-uuri
Ano ang problema sa regression sa machine learning?
Ang isang problema sa regression ay kapag ang output variable ay isang tunay o tuloy-tuloy na halaga, tulad ng "suweldo" o "timbang". Maraming iba't ibang mga modelo ang maaaring gamitin, ang pinakasimpleng ay ang linear regression. Sinusubukan nitong magkasya ang data sa pinakamahusay na hyper-plane na dumadaan sa mga puntos
Ano ang pagsusuri ng regression tree?
Ang pagsusuri ng regression tree ay kapag ang hinulaang resulta ay maaaring ituring na isang tunay na numero (hal. ang presyo ng isang bahay, o ang tagal ng pananatili ng isang pasyente sa isang ospital)