Изменения

==Регуляризация в алгоритмах==

Алгоритм [[Стохастический градиентный спуск | градиентного спуска]] используют для нахождения аппроксимирующей зависимости, находя вектор весов <tex>w \in R^n</tex>, при котором достигается минимум эмпирического риска:

:<tex>Q(w, X^l)=\sum_{i=1}^l\mathcal{L}(y_{i}, \langle w, x_{i} \rangle) \rightarrow min_{w}</tex>