TIKHONOV regularyzacja najmniejszych kwadratów

1. Do czego użyłbyś regularyzacji TiKhonov?
2. Dlaczego używamy regularnych najmniejszych kwadratów?
3. Co to jest karane najmniejsze kwadraty?
4. Jakie jest rozwiązanie najmniejszych kwadratów?

Do czego użyłbyś regularyzacji TiKhonov?

Znana również jako regularyzacja TiKhonova, nazwana na cześć Andreya TiKhonova, jest to metoda regularyzacji źle sposażonych problemów. Szczególnie przydatne jest złagodzenie problemu wielokoliniowości w regresji liniowej, która zwykle występuje w modelach z dużą liczbą parametrów.

Dlaczego używamy regularnych najmniejszych kwadratów?

RLS umożliwia wprowadzenie dalszych ograniczeń, które wyjątkowo określają rozwiązanie. Drugi powód użycia RLS, powstaje, gdy wyuczony model cierpi na słabą uogólnienie. W takich przypadkach można zastosować RLS w celu poprawy uogólnienia modelu poprzez ograniczenie go w czasie treningu.

Co to jest karane najmniejsze kwadraty?

Karne oszacowanie najmniejszych kwadratów to powierzchnia, która minimalizuje karne najmniejsze kwadraty nad klasą wszystkich powierzchni spełniających wystarczające warunki regularności. Zdefiniuj x_ja Jako wektor zmienny zmiennej D, z_ja Jako wektor zmienny zmiennej p i y_ja jako obserwacja związana z (x_ja, z_ja).

Jakie jest rozwiązanie najmniejszych kwadratów?

Tak więc rozwiązanie najmniejszych kwadratów minimalizuje sumę kwadratów różnic między wpisami A K X i B . Innymi słowy, rozwiązanie najmniejszych kwadratów rozwiązuje równanie AX = B tak blisko, jak to możliwe, w tym sensie, że suma kwadratów różnicy B-AX jest zminimalizowana.