193
правки
Изменения
Нет описания правки
|definition=
<tex>L_{2}</tex>-регуляризация, или регуляризация Тихонова (англ. ''ridge regularization'' или ''Tikhonov regularization''):
:<tex>Q(\beta, X^l)=\sum _\limits_{i}^l\mathcal{L}(y_{i}, g(x_{i}, \beta))+\lambda \sum _\limits_{j}^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.
