2025 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2025-01-22 17:45
Muntazamlashtirish . Bu ning shakli regressiya , bu koeffitsient baholarini nolga yaqinlashtiradi/tartibga soladi yoki qisqartiradi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bu uslub yanada murakkab yoki moslashuvchan o'rganishni to'xtatadi model , haddan tashqari o'rnatish xavfini oldini olish uchun. uchun oddiy munosabat chiziqli regressiya shunday ko'rinadi.
Shunga mos ravishda, chiziqli regressiyada lambda nima?
Yuqori darajaga ega bo'lganimizda chiziqli a dagi nuqtalar to'plamini moslashtirish uchun ishlatiladigan polinom chiziqli regressiya o'rnatish, overfitting oldini olish uchun, Biz muntazam foydalanish, va biz o'z ichiga a lambda xarajat funktsiyasidagi parametr. Bu lambda keyin gradient tushish algoritmidagi teta parametrlarini yangilash uchun ishlatiladi.
Ikkinchidan, tartibga solishdan maqsad nima? Muntazamlashtirish sozlash uchun qo'llaniladigan texnikadir funktsiyasi xatoga qo'shimcha jazo muddatini qo'shish orqali funktsiyasi . Qo'shimcha atama haddan tashqari o'zgaruvchanlikni nazorat qiladi funktsiyasi koeffitsientlar ekstremal qiymatlarni qabul qilmasligi uchun.
Shunday qilib, nega biz regressiyani tartibga solishimiz kerak?
ning maqsadi tartibga solish haddan tashqari moslashishdan qochish, boshqacha qilib aytganda biz o'quv ma'lumotlariga (modelni yaratish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar) juda mos keladigan modellardan qochishga harakat qilmoqdalar, lekin sinov ma'lumotlariga yomon moslashmoqdalar (model qanchalik yaxshi ekanligini tekshirish uchun ishlatiladigan ma'lumotlar). Bu haddan tashqari moslashish deb nomlanadi.
Regulyatsiya nimani anglatadi?
Matematika, statistika va informatika fanlarida, xususan, mashinani o'rganish va teskari masalalarda, tartibga solishdir noto'g'ri qo'yilgan muammoni hal qilish yoki ortiqcha moslamani oldini olish uchun ma'lumot qo'shish jarayoni. Muntazamlashtirish noto'g'ri qo'yilgan optimallashtirish masalalarida maqsadli funktsiyalarga taalluqlidir.
Tavsiya:
Ma'lumotlar strukturasida chiziqli va chiziqli bo'lmagan nima?
1. Chiziqli ma'lumotlar strukturasida ma'lumotlar elementlari har bir element oldingi va keyingi qo'shnilariga biriktirilgan chiziqli tartibda joylashtirilgan. Chiziqli bo'lmagan ma'lumotlar strukturasida ma'lumotlar elementlari ierarxik tarzda biriktiriladi. Chiziqli ma'lumotlar strukturasida ma'lumotlar elementlarini faqat bitta ishga tushirishda bosib o'tish mumkin
Jadvalda regressiya qila olasizmi?
Chiziqli regressiya - bu qaram o'zgaruvchi (y) va bir yoki bir nechta tushuntiruvchi o'zgaruvchilar (x) o'rtasidagi munosabatni ko'rsatish usuli. Shuning uchun, Tableauda chiziqli regressiyani hisoblash uchun siz birinchi navbatda qiyalik va y-kesishmani hisoblashingiz kerak
Regressiya daraxti usuli nima?
Umumiy regressiya daraxtini yaratish metodologiyasi kirish o'zgaruvchilari uzluksiz va kategorik o'zgaruvchilar aralashmasi bo'lishiga imkon beradi. Regressiya daraxtini tasniflash usullari uchun emas, balki real qiymatlarni taxminiy baholash uchun mo'ljallangan qarorlar daraxtlari varianti sifatida ko'rib chiqish mumkin
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Regressiya daraxti tahlili nima?
Regressiya daraxti tahlili - bashorat qilingan natijani haqiqiy raqam deb hisoblash mumkin (masalan, uyning narxi yoki bemorning kasalxonada qolish muddati)