Ridge 회귀 모형: 편집 역사

2023년 2월 25일 (토)

• 최신이전 10:412023년 2월 25일 (토) 10:41 Ahn9807 토론 기여 1,326 바이트 +1,326 새 문서: 분류: 지도 학습 프레임없음|가운데 == 개요 == Ridge 회귀모형에서는 가중치들의 제곱합(squared sum of weights)을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 한다. L2-regularizer이라고도 불리며, Tikhonov regularization, Weight decay, SVM with hinge loss라 불리기도 한다. :<math>w = \text{arg}\min_w \left( \sum_{i=0}^N e_i^2 + \lambda \sum_{j=1}^M w_j^2 \right)</math> 여기서 상수항...