У нас вы можете посмотреть бесплатно 6. L1 & L2 Regularization или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
We introduce "regularization", our main defense against overfitting. We discuss the equivalence of the penalization and constraint forms of regularization (see Hwk 4 Problem 8 for a precise statement). We compare regularization paths of L1- and L2-regularized linear least squares regression (i.e. "lasso" and "ridge" regression, respectively), and give a geometric argument for why lasso often gives "sparse" solutions. Finally, we present "coordinate descent", our second major approach to optimization. When applied to the lasso objective function, coordinate descent takes a particularly clean form and is known as the "shooting algorithm" Access the full course at https://bloom.bg/2ui2T4q