193
правки
Изменения
→L_{2}-регуляризация
:<tex>Q(\beta, X^l)=\sum\limits_{i=1}^l\mathcal{L}(y_{i}, g(x_{i}, \beta))+\lambda \sum\limits_{j=1}^n{\beta_{j}}^{2}</tex>.
}}
Минимизация регуляризованного cоответствующим образом эмпирического риска приводит в данном случае к выбору такого вектора параметров <tex>\beta</tex>, которое не слишком сильно отклоняется от нуля. В линейных классификаторах это позволяет избежать проблем мультиколлинеарности и переобучения.
===<tex>L_{1}</tex>-регуляризация===
