Важливість аналізу коефіцієнта регуляризації для розв’язання задач поліноміальної регресії
Ключові слова:
регресія; нормалізація; аналізАнотація
Проблема виявлення справжньої закономірності на основі результатів експериментів є дуже важливою і актуальною. Одним із завдань регресійного аналізу є створення моделі, яка дає змогу отримувати оцінки значень залежної змінної на основі значень незалежних показників.
Посилання
Поліноміальна регресія. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Поліноміальна_регресія (дата звернення: 06.11.2023).
Пулеко І. В., Обіход С. В. Особливості застосування алгоритмів лінійної регресії у службі машинного навчання Microsoft Azure Комп’ютерні технології: інновації, проблеми, рішення: Тези доповідей ІІІ Всеукраїнської науково-технічної конференції, 26–27 листопада 2020 р. Житомир: Житомирська політехніка, 2020. С. 79–80. URL: https://conf.ztu.edu.ua/wpcontent/uploads/2021/01/tezy-dopovidej-kt2020_os-2.pdf (дата звернення: 06.11.2023).
Test Run – L1 and L2 Regularization for Machine Learning. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/archive/msdn-magazine/2015/february/test-run-l1-and-l2- regularization-for-machine-learning (дата звернення: 06.11.2023).
