Метод регуляризации: В машинном обучении, метод регуляризации используется для предотвращения переобучения модели путем добавления дополнительной информации к обычной функции потерь. Цель регуляризации - это уменьшить сложность модели, чтобы она могла лучше обобщать на новых данных. Существуют два основных типа регуляризации: Путем подбора коэффициента регуляризации (также известного как параметр регуляризации) можно контролировать влияние регуляризации на процесс обучения модели...

Перевели статью, автор которой описывает 5 алгоритмов регрессии. Их стоит иметь в своем наборе инструментов наряду с популярными алгоритмами классификации, такими как SVM, дерево решений и нейронные сети...