Изменения
→Градиентный спуск
{{Определение
|definition=
'''Регуляризация''' (англ. ''regularization'') в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить неккоректно некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Чаще всего эта информация имеет вид штрафа за сложность модели.
}}
==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:
:$Q(a) = \|F\beta - y\|^2$,
:<tex>Q_{\tau}(w) = Q(w) + \dfrac{\tau}{2}\|w\|^2</tex>
Это приводит к появлению аддитивной поправки в градиенте:
:<tex>Q_{\tau}'(w) = Q′(w) + \tauw</tex>
В результате правило обновления весов принимает вид:
:<tex>w := w(1 - \eta \tau) - \eta Q'(w)</tex>
