რა არის დარეგულირების პარამეტრები?
რა არის დარეგულირების პარამეტრები?

ვიდეო: რა არის დარეგულირების პარამეტრები?

ვიდეო: რა არის დარეგულირების პარამეტრები?
ვიდეო: ექიმი გვირჩევს: რა იწვევს ორგანიზმში პროლაქტინის მომატებას და რატომ არის საყურადღებო 2024, ნოემბერი
Anonim

ა დარეგულირების პარამეტრი (λ), რომელსაც ზოგჯერ პენალტს უწოდებენ პარამეტრი , აკონტროლებს საჯარიმო ვადის სიძლიერეს ქედის რეგრესიასა და ლასო რეგრესიაში. ძირითადად ეს არის შეკუმშვის ოდენობა, სადაც მონაცემთა მნიშვნელობები მცირდება ცენტრალური წერტილისკენ, როგორც საშუალო.

შემდგომში შეიძლება ისიც იკითხოს, რა არის მოდელის ტიუნინგი?

ტიუნინგი არის ა-ს მაქსიმიზაციის პროცესი მოდელის შესრულება ზედმეტი მორგების ან ძალიან მაღალი დისპერსიის შექმნის გარეშე. ჰიპერპარამეტრები შეიძლება ჩაითვალოს, როგორც მანქანური სწავლის „აკრიფეთ“ან „ღილაკებით“. მოდელი . ჰიპერპარამეტრების შესაბამისი ნაკრების არჩევა გადამწყვეტია მოდელი სიზუსტე, მაგრამ შეიძლება იყოს გამოთვლითი რთული.

გარდა ამისა, რა განსხვავებაა პარამეტრსა და ჰიპერპარამეტრს შორის? ძირითადად, პარამეტრები არის ისინი, რომლებსაც „მოდელი“იყენებს პროგნოზების გასაკეთებლად და ა.შ. მაგალითად, წონის კოეფიციენტები ში ხაზოვანი რეგრესიის მოდელი. ჰიპერპარამეტრები სწორედ ისინი ეხმარებიან სასწავლო პროცესს. მაგალითად, კლასტერების რაოდენობა in K- ნიშნავს, შემცირების ფაქტორი in ქედის რეგრესია.

ამ მხრივ, რა არის მოდელის პარამეტრები?

ა მოდელის პარამეტრი არის კონფიგურაციის ცვლადი, რომელიც შიდაა მოდელი და რომლის ღირებულება შეიძლება შეფასდეს მონაცემებიდან. მათ მოითხოვენ მოდელი პროგნოზების გაკეთებისას. ისინი ღირებულებები განსაზღვრავს უნარი მოდელი თქვენს პრობლემაზე. ისინი შეფასებულია ან მიღებულია მონაცემებიდან.

რა არის პარამეტრის ოპტიმიზაცია?

ოპტიმიზაციის პარამეტრები . ან ოპტიმიზაციის პარამეტრი (ან გადაწყვეტილების ცვლადი, თვალსაზრისით ოპტიმიზაცია ) არის მოდელი პარამეტრი ყოფნა ოპტიმიზირებულია . მაგალითად, სასწრაფო დახმარების ოთახში დილის ცვლაში დასაქმებული ექთნების რაოდენობა შეიძლება იყოს ოპტიმიზაციის პარამეტრი საავადმყოფოს მოდელში.

გირჩევთ: