193
правки
Изменения
→Сравнение гребниевой и лассо регрессий
:$\beta_{j}^* = \frac{y_{j}}{1 + \lambda}$
В случае с лассо регрессией:
:$\beta_{j}^* = \begin{cases} y_{j} - \lambda / 2, y_{j} > \lambda / 2 \\ y_{j} + \lambda / 2, y_{j} < -\lambda / 2 \\ 0, |y_{j}| \leq \lambda / 2 \end{cases}$В итоге на графиках зависимости $b_\beta_{j}^*$ от $y_{j}$ можно увидеть описанные ранее особенности данных регуляризованных линейных регрессий.
==Регуляризация в алгоритмах==
