नियमित रैखिक प्रतिगमन क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

नियमितीकरण . यह का एक रूप है वापसी , जो गुणांक अनुमानों को शून्य की ओर सीमित/नियमित या छोटा करता है। दूसरे शब्दों में, यह तकनीक अधिक जटिल या लचीले सीखने को हतोत्साहित करती है आदर्श ताकि ओवरफिटिंग के जोखिम से बचा जा सके। के लिए एक साधारण संबंध रेखीय प्रतिगमन इस तरह दिखता है।

इसी तरह, रैखिक प्रतिगमन में लैम्ब्डा क्या है?

जब हमारे पास उच्च डिग्री है रैखिक बहुपद जिसका उपयोग बिंदुओं के एक सेट को a. में फिट करने के लिए किया जाता है रेखीय प्रतिगमन सेटअप, ओवरफिटिंग को रोकने के लिए, हम नियमितीकरण का उपयोग करते हैं, और हम शामिल करते हैं a लैम्ब्डा लागत समारोह में पैरामीटर। इस लैम्ब्डा फिर ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिथम में थीटा मापदंडों को अपडेट करने के लिए उपयोग किया जाता है।

दूसरे, नियमितीकरण का उद्देश्य क्या है? नियमितीकरण ट्यूनिंग के लिए इस्तेमाल की जाने वाली एक तकनीक है समारोह त्रुटि में एक अतिरिक्त दंड शब्द जोड़कर समारोह . अतिरिक्त शब्द अत्यधिक उतार-चढ़ाव को नियंत्रित करता है समारोह ताकि गुणांक अत्यधिक मान न लें।

इस तरह, हमें प्रतिगमन में नियमित करने की आवश्यकता क्यों है?

का लक्ष्य नियमितीकरण दूसरे शब्दों में, ओवरफिटिंग से बचने के लिए है हम ऐसे मॉडल से बचने की कोशिश कर रहे हैं जो प्रशिक्षण डेटा (मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए गए डेटा) के लिए बहुत अच्छी तरह से फिट होते हैं, लेकिन परीक्षण डेटा के लिए खराब रूप से फिट होते हैं (डेटा यह परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाता है कि मॉडल कितना अच्छा है)। इसे ओवरफिटिंग के रूप में जाना जाता है।

नियमितीकरण का क्या अर्थ है?

गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान में, विशेष रूप से मशीन लर्निंग और व्युत्क्रम समस्याओं में, नियमितीकरण है एक गलत समस्या को हल करने या ओवरफिटिंग को रोकने के लिए जानकारी जोड़ने की प्रक्रिया। नियमितीकरण अनुचित अनुकूलन समस्याओं में वस्तुनिष्ठ कार्यों पर लागू होता है।