নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

নিয়মিতকরণ . এটি একটি ফর্ম রিগ্রেশন , যা শূন্যের দিকে সহগ অনুমানকে সীমাবদ্ধ/নিয়মিত বা সঙ্কুচিত করে। অন্য কথায়, এই কৌশলটি আরও জটিল বা নমনীয় শিখতে নিরুৎসাহিত করে মডেল , যাতে overfitting ঝুঁকি এড়াতে. জন্য একটি সহজ সম্পর্ক লিনিয়ার রিগ্রেশন এটা এমন দেখতে.

অনুরূপভাবে, লিনিয়ার রিগ্রেশনে ল্যাম্বডা কী?

আমরা যখন উচ্চ ডিগ্রি অর্জন করি রৈখিক বহুপদী যা a-তে বিন্দুর সেট ফিট করতে ব্যবহৃত হয় লিনিয়ার রিগ্রেশন সেটআপ, অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য, আমরা নিয়মিতকরণ ব্যবহার করি এবং আমরা একটি অন্তর্ভুক্ত করি ল্যাম্বডা খরচ ফাংশনে পরামিতি। এই ল্যাম্বডা তারপর গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অ্যালগরিদমে থিটা প্যারামিটার আপডেট করতে ব্যবহৃত হয়।

দ্বিতীয়ত, নিয়মিতকরণের উদ্দেশ্য কী? নিয়মিতকরণ টিউন করার জন্য ব্যবহৃত একটি কৌশল ফাংশন ত্রুটিতে অতিরিক্ত শাস্তির মেয়াদ যোগ করে ফাংশন . অতিরিক্ত শব্দটি অত্যধিক ওঠানামা নিয়ন্ত্রণ করে ফাংশন যেমন সহগগুলি চরম মান গ্রহণ করে না।

এইভাবে, কেন আমাদের রিগ্রেশনে নিয়মিত হওয়ার দরকার?

এর লক্ষ্য নিয়মিতকরণ অন্য কথায়, অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে হয় আমরা প্রশিক্ষণের ডেটা (মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত ডেটা) এর সাথে খুব ভালভাবে মানানসই মডেলগুলি এড়াতে চেষ্টা করছে, কিন্তু ডেটা পরীক্ষার জন্য খারাপভাবে ফিট করে (মডেলটি কতটা ভাল তা পরীক্ষা করার জন্য ডেটা ব্যবহার করা হয়)৷ এটি ওভারফিটিং হিসাবে পরিচিত।

নিয়মিতকরণ মানে কি?

গণিত, পরিসংখ্যান এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানে, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং এবং বিপরীত সমস্যাগুলিতে, নিয়মিতকরণ হয় একটি অসুস্থ সমস্যা সমাধানের জন্য বা অতিরিক্ত ফিটিং প্রতিরোধ করার জন্য তথ্য যোগ করার প্রক্রিয়া। নিয়মিতকরণ অপ্রীতিকর অপ্টিমাইজেশান সমস্যায় উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনগুলিতে প্রযোজ্য।