Regularization
Regularization is one way of reducing the total error, by finding a good trade-off between bias and variance automatically. To do so, we simply add another term to the loss function, which will try to minimize the complexity of the model. The importance of this additional term can be controlled by a scalar, which is an example of a hyperparameter. In this video, we discuss the two most prominent methods, ridge, and lasso.
Смотрите видео Regularization онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь Computational Thinking 16 Ноябрь 2022, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 1,378 раз и оно понравилось 48 людям.