193
правки
Изменения
→Регуляризация в линейной регрессии
:$\|\beta^*\|^2 = \sum_{j=1}^n \frac{1}{\lambda_{j}}(v_{j}^Ty)^2$
К сожалению, могут возникнуть проблемы мультиколлинеарности и переобучения в случае, если ковариационная матрица $\sum = F^T F$ плохо обусловлена. Одним из способов борьбы с этими проблемами является '''регуляризация'''.
В статье о [Виды регрессии | видах регрессии]] представлены модификации линейной регресиии с различными регуляризаторами ($L_{1}$ и $L_{2}$) и их отличие. Описание в данном разделе будет похожим, однако здесь будет рассмотрен эффект от добавления регуляризаторов немного детальнее.
