Методы ядра для векторного вывода
-
Основы машинного обучения
- Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для решения задач, которые требуют обработки данных.
- Алгоритмы машинного обучения могут быть классифицированы как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением.
-
Методы машинного обучения
- Линейная регрессия — это метод, который использует линейные комбинации функций для предсказания значений.
- Линейная дискриминация — это метод, который разделяет данные на классы с помощью линейных классификаторов.
- Логистическая регрессия — это метод, который использует логистическую функцию для предсказания значений.
-
Регуляризация в машинном обучении
- Регуляризация — это процесс добавления ограничений к параметрам модели для предотвращения переобучения.
- Регуляризаторы могут быть использованы для ограничения сложности модели и обеспечения ее стабильности.
-
Примеры регуляризаторов
- L1-регуляризация ограничивает сумму абсолютных значений параметров модели.
- L2-регуляризация ограничивает сумму квадратов параметров модели.
- Регуляризатор на основе кластеров делит компоненты на кластеры и заставляет компоненты в каждом кластере быть похожими.
- Регуляризатор графов использует матрицу весов для кодирования сходства между компонентами.
-
Извлечение данных
- Существуют различные подходы к обучению, включая предварительное обучение и совместное обучение с
- f
- {\displaystyle f}
- .
- Из байесовской литературы можно использовать линейную модель корегионализации для представления данных в виде линейных комбинаций независимых случайных функций.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.