193
правки
Изменения
Нет описания правки
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, как говорилось ранее, является регуляризация.
В статье о [[Виды Вариации регрессии | видах вариациях 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 подробнее.
===Гребневая регрессия===
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Elastic_net_regularization Wikipedia {{---}} Elastic net regularization]
* [http://bjlkeng.github.io/posts/probabilistic-interpretation-of-regularization/ Keng B. {{---}} A Probabilistic Interpretation of Regularization]
[[Категория: Машинное обучение]]
