Mis on häälestamise parameetrid?
Mis on häälestamise parameetrid?

Video: Mis on häälestamise parameetrid?

Video: Mis on häälestamise parameetrid?
Video: Mis on kitarri positsioonid? 2024, November
Anonim

A häälestamise parameeter (λ), mida mõnikord nimetatakse ka karistuseks parameeter , kontrollib karistusaja tugevust harja regressioonis ja lasso regressioonis. Põhimõtteliselt on see kahanemise suurus, kus andmeväärtusi kahaneb keskpunkti suunas, nagu keskmine.

Tagantjärele võib ka küsida, et mis on mudeli häälestamine?

Häälestamine on a maksimeerimise protsess mudeli oma jõudlust ilma ülepaigutamise või liiga suure dispersiooni tekitamiseta. Hüperparameetreid võib pidada masinõppe "nuppudeks" või "nuppudeks". mudel . Sobiva hüperparameetrite komplekti valimine on ülioluline mudel täpsus, kuid see võib olla arvutuslikult keeruline.

Lisaks, mis vahe on parameetril ja hüperparameetril? Põhimõtteliselt parameetrid on need, mida "mudel" kasutab ennustuste tegemiseks jne. Näiteks kaalukoefitsiendid sees lineaarse regressiooni mudel. Hüperparameetrid on need, mis aitavad õppeprotsessi. Näiteks klastrite arv sisse K-tähendab, kokkutõmbumisfaktor sisse Ridge'i regressioon.

Mis on sellega seoses mudeli parameetrid?

A mudeli parameeter on konfiguratsioonimuutuja, mis on sisemine mudel ja mille väärtust saab andmete põhjal hinnata. Neid nõuab mudel ennustuste tegemisel. Need väärtused määratlevad oskuse mudel teie probleemi kohta. Neid hinnatakse või õpitakse andmete põhjal.

Mis on parameetrite optimeerimine?

Optimeerimise parameetrid . An optimeerimise parameeter (või otsustusmuutuja mõistes optimeerimine ) on mudel parameeter olla optimeeritud . Näiteks võib kiirabis hommikuse vahetuse ajal tööle võetavate õdede arv olla a optimeerimise parameeter haigla mudelis.

Soovitan: