Публикации по теме 'regularization'


Регуляризация с помощью Ridge, Lasso и Elastic Net Regressions
Обзор различий в трех распространенных методах регуляризации - Ridge, Lasso и Elastic Net. Вы обучили регрессионную модель, и ваш R² возвращается, и он выглядит хорошо - почти так, как будто он слишком хорош. Конечно, следующий логический шаг - посмотреть, как работает набор тестовых данных. Предупреждение о спойлере: его не будет и рядом с успехом обучающего набора. Это довольно распространенное явление, называемое переобучением . У переобучения есть полярная противоположность,..
Штрафное среднее: новый способ упорядочить выбросы?
При работе с реальными данными это стандарт, чтобы знать, как обрабатывать выбросы, например, эта статья посвящена статистическим подходам и подходам машинного обучения для их обнаружения. Как только мы узнаем, что в наших данных есть выбросы, мы могли бы сделать одно из следующих двух: Откажитесь от них. Упорядочите их. В следующих разделах мы кратко рассмотрим две академические статьи, посвященные дискретным функциям для регуляризации выбросов, но мы также определим новый..
Переоснащение против недообучения в линейной регрессии
В предыдущих курсах мы представили линейную и логистическую регрессию для моделирования переменной Y, которая является дискретной или непрерывной из одной или нескольких переменных Xi. Во всех примерах, использованных для иллюстрации этой техники, моделирование было относительно простым, переменная Y обычно моделируется линией, параметризованной переменными Xi, но это моделирование не может применяться каждый раз, необходимо выбирать водную модель по нашим данным, чтобы иметь наилучшее..
Поэзия данных!
Регуляризация. При оптимизации нашей функции стоимости как в линейной, так и в логистической регрессии мы используем метод регуляризации, чтобы наказывать функции. Потому что, если функция встречается только в классе, существует высокая вероятность того, что алгоритм обучения логистической регрессии присвоит этой функции более высокий коэффициент. Это происходит, если алгоритм работает лучше на данных поезда, так как он лучше подходит и плохо работает с невидимыми данными, т. Е. Меньшая..
Сравнение производительности регуляризованных и нерегуляризованных моделей
Введение Регуляризация оказалась важным методом уменьшения эффекта переобучения, особенно для задач регрессии. Модель переобучения имеет большую вариацию среднеквадратической ошибки набора поездов (RMSE) и среднеквадратической ошибки теста (RMSE). Модель регуляризованной регрессии, как правило, показывает наименьшую разницу между RMSE для обучения и набора тестов, чем классическая модель регрессии. В этой статье мы сосредоточимся на оценке производительности и сравнении..
Регуляризация для глубоких сетей
Регуляризация — это любой метод, который мы вводим для уменьшения ошибки обобщения. Жизнь — это компромисс, как и модели, в которых компромисс заключается между предвзятостью и дисперсией. Регуляризация - это метод оценки, который компенсирует более высокое смещение для уменьшения дисперсии. Цель каждой модели - воспроизвести и аппроксимировать процесс генерации данных. В этой статье мы сосредоточимся в основном на Dropout. Глубокие сети страдают от чрезмерной подгонки. Они имеют..
Регуляризация L2 | Избегайте переобучения
Глубокое обучение Введение Регуляризация L2 или Регрессия гребня используется, чтобы избежать переобучения данных . Существует еще один метод регуляризации L1, который не обсуждается в этом посте. На этом рисунке потери для обучающих данных уменьшаются после каждой итерации и становятся более точными. Потеря тестовых данных постепенно увеличивается. Этот тип модели представляет собой переобучение обучающих данных. Причина переоснащения — сложные модели. Таким образом,..