Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Регуляризация

9 байт добавлено, 22 январь
Регуляризация в линейной регрессии
==Регуляризация в линейной регрессии==
В [[Линейная регрессия | линейной регрессии]] моделируется линейная зависимость между зависимой и независимой переменной. Каждому объекту $x \in X^l$ соответствует признаковое описание $(f_{1}(x),\dots,f_{n}(x))$, где $f_{j}:X \rightarrow \mathbb{R}$ {{---}} числовые признаки. Модель алгоритмов для линейной регрессии состоит из функций вида:
:$g(x, \beta) = \sum\limits_{j}^n \beta_{j} f_{j}(x)$
В итоге оптимизируемый функционал эмпирического риска выглядит следующим образом:
193
правки

Навигация