Публикации по теме 'regularization'


Регуляризация L1 и L2 в машинном обучении: различия, преимущества и способы их применения в…
Углубление в методы регуляризации L1 и L2 в машинном обучении, чтобы объяснить, почему они важны для предотвращения переобучения модели Машинное обучение — это дисциплина, которая переживает огромное развитие в технологической и промышленной областях. Благодаря его алгоритмам и методам моделирования можно создавать модели, способные учиться на прошлых данных, обобщать и делать прогнозы на основе новых данных. Однако в некоторых случаях модели могут превосходить обучающие данные и..
Регуляризация: что? Почему? и как? (часть 2)
Это вторая часть нашего обсуждения регуляризации, состоящего из двух частей, я бы посоветовал вам сначала пройти часть 1; чтобы убедиться, что мы на одной странице. Вот ссылка на него https://medium.com/@rsiddhant73/regularization-what-why-and-how-part-1-ef6bdb6bafea В предыдущей части мы попытались понять эту тему в очень общем математическом ключе, даже наша комбинированная целевая функция, состоящая из штрафного члена и целевой функции, была очень общей, поэтому давайте перейдем..
Предотвращение переобучения с помощью методов регуляризации
Введение Информация. Одним из методов преодоления переобучения является регуляризация. Регуляризация, как правило, штрафует коэффициенты, вызывающие переобучение модели. В регуляризации есть две нормы, которые можно использовать в соответствии со сценариями. В этой статье мы узнаем о регуляризации, двух нормах регуляризации и методах регрессии, основанных на этих методах регуляризации. Оглавление Переобучение и регуляризация Регуляризация L1 или LASSO Регуляризация L2 или..
Памятка по машинному обучению — Методы оптимизации нейронных сетей
Регуляризация Регуляризация учитывает коэффициенты как часть ошибки, так как большие коэффициенты могут привести к переобучению. Регуляризация L1  – добавьте к ошибке абсолютное значение коэффициентов. Регуляризация L2 — добавление квадратов коэффициентов к ошибке.
Ранняя остановка в полиномиальной регрессии
Использование техники глубокого обучения для борьбы с переобучением простой модели линейной регрессии. Я тестировал пример с сайта scikit-learn , который демонстрирует проблемы недостаточного и переобучения, а также то, как мы можем использовать линейную регрессию с полиномиальными функциями для аппроксимации нелинейных функций, согласно статье. Ниже представлена ​​измененная версия этого кода. Degree: 1 Coefficients: [-1.60931179] Degree: 4 Coefficients: [ 0.46754142..
Классификация и регуляризация с использованием линейных моделей в машинном обучении.
В этом блоге мы поговорим о том, как применять линейные модели для решения задач классификации в машинном обучении. В первую очередь мы поговорим о бинарной классификации, а потом перейдем к мультиклассовой классификации. Математическая формула для бинарной классификации для прогнозирования приведена ниже - ŷ = x[0] * z[0] + x[1] * z[1] + … + x[p] * z[p] + b > 0 Формула очень похожа на формулу, используемую в линейной регрессии, но здесь просто возвращается взвешенная сумма..
Регуляризация L1 и L2: объяснение разницы
Регуляризация L1 и L2 — два наиболее распространенных метода, используемых для предотвращения переобучения в моделях машинного обучения. Оба они добавляют штраф к функции потерь модели, но делают это по-разному. Регуляризация L1 добавляет штраф, равный абсолютному значению весов, а регуляризация L2 добавляет штраф, равный квадрату весов. Регуляризация L1 более эффективна в борьбе с переоснащением, чем регуляризация L2, но также с большей вероятностью вызовет проблемы во время..