442
правки
Изменения
→Решение проблемы матрицы оценок
==Решение проблемы матрицы оценок==
{{Определение
|definition=
'''Регуляризация''' (англ. ''regularization'') в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Чаще всего эта информация имеет вид штрафа за сложность модели.
}}
Модель будет зависить от ногих параметров {{---}} вектора пользователей и вектора объектов. Для заданных параметров, возьмем вектор пользователя, вектор объекта и получим их скалярное произведение, чтобы предсказать оценку:
<tex> \sum_{(u,i) \in D}{(\hat{r}_{ui}(\Theta) - r_{ui})^2} + \lambda \sum_{\theta \in \Theta}{\theta^2} \to min_{\Theta} </tex>
Регуляризация заключается в том, что минимизируется не только ошибка, но и некоторая функция параметров (например, норма вектора параметров). Это позволяет ограничить размер параметров в решении, уменьшает степень свободы модели.
