Видео: Какво е урегулирана линейна регресия?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Регуляризация . Това е форма на регресия , което ограничава/регулира или свива оценките на коефициента към нула. С други думи, тази техника обезкуражава ученето на по-сложно или гъвкаво модел , за да избегнете риска от прекомерно монтиране. Проста връзка за линейна регресия изглежда така.
Съответно какво е ламбда в линейната регресия?
Когато имаме висока степен линеен полином, който се използва за вписване на набор от точки в a линейна регресия настройка, за да предотвратим прекомерно монтиране, използваме регуляризация и включваме a ламбда параметър във функцията на разходите. Това ламбда след това се използва за актуализиране на тета параметрите в алгоритъма за градиентно спускане.
Второ, каква е целта на узаконяването? Регуляризация е техника, използвана за настройка на функция като добави допълнителен срок за наказание в грешката функция . Допълнителният термин контролира прекомерно колебанията функция така че коефициентите да не приемат екстремни стойности.
По този начин защо трябва да се регулираме в регресията?
Целта на узаконяване е да се избегне прекомерното оборудване, с други думи ние се опитват да избягват модели, които пасват изключително добре на данните за обучение (данни, използвани за изграждане на модела), но не пасват лошо на данните от тестване (данни, използвани за тестване на това колко добър е моделът). Това е известно като свръхоборудване.
Какво означава регулиране?
В математиката, статистиката и компютърните науки, особено в машинното обучение и обратните проблеми, узаконяването е процесът на добавяне на информация с цел решаване на неправилно поставен проблем или предотвратяване на прекомерно монтиране. Регуляризация се отнася за обективни функции в неправилно поставени оптимизационни задачи.
Препоръчано:
Можете ли да направите регресия в таблицата?
Линейната регресия е начин за демонстриране на връзка между зависима променлива (y) и една или повече обяснителни променливи (x). Следователно, за да изчислите линейната регресия в Tableau, първо трябва да изчислите наклона и y-сеченето
Какво е ML регресия?
Регресията е алгоритъм за ML, който може да бъде обучен да предвижда реални номерирани резултати; като температура, цена на акции и т.н. Регресията се основава на хипотеза, която може да бъде линейна, квадратична, полиномна, нелинейна и т.н. Хипотезата е функция, която се основава на някои скрити параметри и входните стойности
Как да наслагвате линейна графика в Excel?
Наслагване на линейна диаграма върху стълбовидна диаграма в Excel Сега във вашия работен лист е създадена лентова диаграма, както е показано по-долу на екранната снимка. В диалоговия прозорец Промяна на типа на диаграмата, моля, изберете Clustered Column – Line в секцията Комбинирано под раздела Всички диаграми и след това щракнете върху бутона OK. Изберете и щракнете с десния бутон върху новосъздадения ред и изберете Форматиране на серия от данни в контекстното меню
Как работи байесовата регресия?
От гледна точка на Байеса, ние формулираме линейна регресия, използвайки разпределения на вероятностите, а не точкови оценки. Моделът за байесова линейна регресия с отговора, извадка от нормално разпределение е: Изходът, y се генерира от нормално (гаусово) разпределение, характеризиращо се със средна стойност и дисперсия
Регресия ли е дървото на решенията?
Дърво на решенията - регресия. Дървото на решенията изгражда модели на регресия или класификация под формата на дървовидна структура. Най-горният възел за решение в дървото, който съответства на най-добрия предиктор, наречен коренен възел. Дърветата на решенията могат да обработват както категорични, така и числови данни