Ми працюємо над відновленням додатку Unionpedia у Google Play Store
🌟Ми спростили наш дизайн для кращої навігації!
Instagram Facebook X LinkedIn

Перенавчання і Регуляризація (математика)

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Перенавчання і Регуляризація (математика)

Перенавчання vs. Регуляризація (математика)

Зелена лінія представляє перенавчену модель, а чорна — регуляризовану. В той час як зелена лінія найкраще слідує тренувальним даним, вона занадто залежить від них, і, ймовірно, матиме вищий рівень похибки на нових небачених даних у порівнянні з чорною лінією. Зашумлені (приблизно лінійні) дані, до яких пристосовано лінійну та поліноміальну функції. Хоч поліноміальна функція й пристосована ідеально, від лінійної можна очікувати кращого узагальнення. Іншими словами, якби ці дві функції застосовувалися для екстраполювання даних за межами тих, до яких здійснювалося пристосовування, то лінійна функція робила би кращі передбачення. У статистиці та машинному навчанні одним із найпоширеніших завдань є пристосовування «моделі» до набору таким чином, щоби уможливити здійснення надійних передбачень на загальних даних, на яких не здійснювалося тренування. Обидві функції точно описують експериментальні точки з нульовою похибкою. Навчена модель може бути схильна вибирати зелену функцію, що може бути ближчою до справжньої невідомої функції розподілу, за допомогою \lambda, ваги регуляризуючого виразу. Регуляризація, в математиці і статистиці, а також в задачах машинного навчання і, означає додавання деякої додаткової інформації, щоб знайти рішення некоректно поставленої задачі, або щоб уникнути перенавчання.

Подібності між Перенавчання і Регуляризація (математика)

Перенавчання і Регуляризація (математика) мають 23 щось спільне (в Юніонпедія): Апріорна ймовірність, Машинне навчання.

Апріорна ймовірність

У баєсовому статистичному висновуванні апріо́рний розпо́діл ймові́рності (prior probability distribution), що часто називають просто апріо́рне (prior), деякої невизначеної кількості — це розподіл ймовірності p, що виражатиме чиєсь переконання про цю кількість перед врахуванням якогось свідчення.

Апріорна ймовірність і Перенавчання · Апріорна ймовірність і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Машинне навчання

Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.

Машинне навчання і Перенавчання · Машинне навчання і Регуляризація (математика) · Побачити більше »

Наведений вище список відповідає на наступні питання

Порівняння між Перенавчання і Регуляризація (математика)

Перенавчання має 15 зв'язків, у той час як Регуляризація (математика) має 9. Як вони мають в загальній 2, індекс Жаккар 8.33% = 2 / (15 + 9).

Посилання

Ця стаття показує взаємозв'язок між Перенавчання і Регуляризація (математика). Щоб отримати доступ до кожної статті, з яких інформація витягується, будь ласка, відвідайте: