Tikhonov regularisasi kuadrat terkecil

1. Untuk apa Anda menggunakan regularisasi Tikhonov?
2. Mengapa kita menggunakan kuadrat terkecil?
3. Apa yang dihukum kuadrat terkecil?
4. Apa solusi kuadrat terkecil?

Untuk apa Anda menggunakan regularisasi Tikhonov?

Juga dikenal sebagai regularisasi Tikhonov, dinamai untuk Andrey Tikhonov, ini adalah metode regularisasi masalah yang tidak disalakan. Sangat berguna untuk mengurangi masalah multikolinieritas dalam regresi linier, yang biasanya terjadi dalam model dengan sejumlah besar parameter.

Mengapa kita menggunakan kuadrat terkecil?

RLS memungkinkan pengenalan kendala lebih lanjut yang secara unik menentukan solusinya. Alasan kedua untuk menggunakan RLS muncul ketika model yang dipelajari menderita generalisasi yang buruk. RLS dapat digunakan dalam kasus seperti itu untuk meningkatkan generalisasi model dengan membatasi waktu pelatihan.

Apa yang dihukum kuadrat terkecil?

Perkiraan kuadrat terkecil yang dihukum adalah permukaan yang meminimalkan kuadrat terkecil yang dihukum di kelas semua permukaan yang memuaskan kondisi keteraturan yang cukup. Tentukan x_saya Sebagai vektor kovariat D-dimensi, z_saya sebagai vektor kovariat p-dimensi, dan y_saya sebagai pengamatan yang terkait dengan (x_saya, z_saya).

Apa solusi kuadrat terkecil?

Jadi solusi kuadrat-terkecil meminimalkan jumlah kotak perbedaan antara entri k x dan b . Dengan kata lain, solusi kuadrat-terkecil memecahkan persamaan kapak = b sedekat mungkin, dalam arti bahwa jumlah kotak dari perbedaan b-kapak diminimalkan.