พารามิเตอร์การปรับแต่งคืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

NS พารามิเตอร์การปรับแต่ง (λ) บางครั้งเรียกว่าการลงโทษ พารามิเตอร์ , ควบคุมความแรงของระยะโทษในการถดถอยสันเขาและการถดถอยแบบบ่วงบาศ โดยพื้นฐานแล้วมันคือปริมาณของการหดตัว โดยที่ค่าข้อมูลจะถูกย่อไปยังจุดศูนย์กลาง เช่น ค่าเฉลี่ย

ต่อมาอาจมีคนถามอีกว่า model tuning คืออะไร?

จูน เป็นกระบวนการของการเพิ่ม a นางแบบ ประสิทธิภาพโดยปราศจากการ overfitting หรือสร้างความแปรปรวนสูงเกินไป ไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถคิดได้ว่าเป็น "แป้นหมุน" หรือ "ปุ่ม" ของการเรียนรู้ของเครื่อง แบบอย่าง . การเลือกชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ แบบอย่าง ความแม่นยำ แต่สามารถคำนวณได้ยาก

นอกจากนี้ อะไรคือความแตกต่างระหว่างพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์? โดยทั่วไป พารามิเตอร์ คือตัวแบบที่ “ตัวแบบ” ใช้ในการทำนาย เป็นต้น เช่น ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก ใน แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ไฮเปอร์พารามิเตอร์ เป็นสิ่งที่ช่วยในกระบวนการเรียนรู้ ตัวอย่างเช่น จำนวนคลัสเตอร์ ใน K-หมายถึงปัจจัยการหดตัว ใน การถดถอยของสันเขา

ในเรื่องนี้ พารามิเตอร์โมเดลคืออะไร?

NS พารามิเตอร์โมเดล เป็นตัวแปรคอนฟิกูเรชันที่อยู่ภายในตัว แบบอย่าง และสามารถประมาณค่าได้จากข้อมูล พวกเขาต้องการโดย แบบอย่าง เมื่อทำการทำนาย ค่าเหล่านี้กำหนดทักษะของ แบบอย่าง เกี่ยวกับปัญหาของคุณ มีการประมาณค่าหรือเรียนรู้จากข้อมูล

การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์คืออะไร?

พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ . หนึ่ง พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ (หรือตัวแปรการตัดสินใจในแง่ของ การเพิ่มประสิทธิภาพ ) เป็นนางแบบ พารามิเตอร์ เป็น ปรับให้เหมาะสม . ตัวอย่างเช่น จำนวนพยาบาลที่จะจ้างงานในกะเช้าในห้องฉุกเฉินอาจเป็น พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ ในรูปแบบโรงพยาบาล