# Ridge
[혼공머신] 3-3. 특성 공학과 규제
김 팀장🗣️ "뭐야, 높이랑 두께 데이터도 있으면서 왜 안 썼어? 선형회귀는 특성이 많을수록 효과가 뛰어나니까, 여러 개의 특성을 함께 적용해 봐!"
선형 회귀 및 다항 회귀(3)
이전 글: 선형 회귀 및 다항 회귀(2)이전 글에서는 농어의 길이와 무게를 회귀 모델에 학습시킨 후, 새로운 농어의 길이 데이터를 입력한 후, 해당 농어의 무게를 예측하는 작업을 하였다.하지만 학습시키는 데이터가 다양할 수록 더욱 더 정확하지 않을까?이번에는 농어의 길
파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 6. Regression(2) (규제, 로지스틱회귀, 회귀 트리 및 예제)
: $w^2$에 대해 패널티를 부여하는 방식. 주요 생성 파라미터는 alpha로, alpha가 커질 수록 회귀 계수 값을 작게 만든다.$RSS(w) + alpha\*||w||\_2^2$ 식을 최소화하는 w를 찾는 것: $|w|$에 패널티를 부여하는 방식. 불필요한 회귀
[D&A 운영진 ML 스터디] 2주차 2차시
모델이 어떻게 작동하는지 알면 적절한 모델, 올바른 알고리즘, 하이퍼파라미터 탐색, 디버깅, 에러 예측이 효율적으로 가능선형 회귀 - 두 가지 방법으로 훈련 가능train set에 가장 잘 맞는 파라미터를 해석적으로 구함경사 하강법 이용$\\hat y = \\theta
정규화(Regularization)
Bias : 지나치게 단순한 모델로 인한 error분산(Variance) : 데이터 셋 별로 모델이 얼마나 일관된 성능을 보여주는가 편향이 높은 모델은 너무 간단해서 주어진 데이터의 관계를 잘 학습하지 못한다.편향이 낮은 모델은 주어진 데이터의 관계를 잘 학습한다.ov
Ridge Regression
Cross-Validation: Compares various forms/types of Machine Learning methods and gives insight regarding its actual performance. In Machine Learning,Est
Ridge, Rasso
Ridge Regression
This content deals with a fundamental concept of Ridge regression and how to use it.
Ridge regression(릿지회귀)
과적합(overfitting)을 해결하는 방법으로는 크게 두가지가 있다. 특성의 갯수를 줄이기 주요특징을 직접 선택 or model selection algorithm 사용정규화를 수행하기 모든 특성을 사용, 하지만 파라미터의 값을 줄인다.여기서 릿지 회귀가 바로 정규
