Регуляризация (L1/L2/ElasticNet) | Почему веса обнуляются при L1-регуляризации? | Объяснение скачать в хорошем качестве

Регуляризация (L1/L2/ElasticNet) | Почему веса обнуляются при L1-регуляризации? | Объяснение

🎥 Следующее видео: Метрики регрессии:    • Linear Regression Metrics | MAE | MSE | RM...   👉 В этом видео мы наглядно объясним регуляризацию L1, L2 и Elastic Net с помощью графиков, компромисс между смещением и почему L1 обнуляет веса, а L2 — нет. 🎯 Цели обучения ✅ Понять, что такое регуляризация и почему она необходима ✅ Четко объяснить переобучение и его первопричины ✅ Понять, как регуляризация вносит смещение ✅ Сравнить регуляризацию L1, L2 и Elastic Net ✅ Визуально интерпретировать области ограничений L1 и L2 👉 Плейлист «Математика для машинного обучения»:    • Maths for AI & ML   🕔 Временные метки 🕘 00:00:00 - 00:02:50 Что такое переобучение? 00:02:51 - 00:03:42 Как избежать переобучения? 00:03:43 - 00:07:04 Регуляризация 00:07:05 - 00:07:54 Регуляризация вносит смещение 00:07:55 - 00:09:05 Распространенные методы регуляризации 00:09:06 - 00:12:28 L2-регуляризация 00:12:29 - 00:16:45 L1-регуляризация 00:16:46 - 00:18:06 Регуляризация Elastic Net 00:18:07 - 00:19:08 Графическое представление L2, L1 и Elastic Regularization 00:19:09 - 00:22:07 Почему веса уменьшаются до 0 в L1, но не в L2 00:22:08 - 00:22:46 Что дальше? 🤔 #ml #ai #regularization #L1regularization #L2regularization