В предыдущей статье мы видели, как регуляризация помогает избежать переобучения в наборе данных. Сегодня мы узнаем больше о типах регуляризации. Есть регуляризация L1 и L2. С точки зрения линейной регрессии, регуляризация L1 — это регуляризация лассо, а регуляризация L2 — это регуляризация хребта. Импорт библиотек import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression 2. Чтение набора данных PIMA Indians..

ОТВЕТ! Здравствуйте, сегодня мы поговорим о регуляризации в машинном обучении. В частности, мы сосредоточимся на методах ридж-регрессии и регрессии Лассо, а затем дадим некоторую базовую информацию о других методах регуляризации, используемых в области машинного обучения. Итак, не теряя много времени, приступим... ЧТО И ПОЧЕМУ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ: Когда мы работаем над любым проектом по науке о данных, главная цель — получить хорошую оценку производительности (высокая точность или..

Мы часто видим такие фразы, как норма L1, норма L2 и многие другие, но многие люди не уверены, какую из них использовать и в каких ситуациях. В этой статье мы попытаемся разгадать загадку и дать общее представление об этих нормах. Введение Нормы вектора — это меры его размера или величины. Существует несколько различных типов норм, включая нормы L0, L1, L2, Lq и L∞. Эти нормы обеспечивают способ количественной оценки расстояния между двумя векторами или величины одного вектора и..