Регуляризация простыми словами | L1, L2, Elastic Net | Lasso, Ridge | Машинное обучение

Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на Канал в TG Группа в VK Преподаю на курсах в онлайн-университете на программах, связанных с ИИ и Data Science: (Нетология) Приходите ко мне на занятия! Курсы на платформе Stepik: 1. Библиотеки Python для Data Science 2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: - Зачем нужна регуляризация? - Что из себя представляет регуляризация? - Какие есть отличия L1 и L2 регуляризации? - Как можно пользоваться регуляризацией? 🌟 Переобучение 🌟 Что делать с переобучением 🌟 Линейная регрессия 0:00 Введение 0:17 План занятия 0:28 Что нужно знать для занятия 0:47 Поддержка 0:47 Поддержка 1:03 Зачем нужна регуляризация 1:18 Почему регуляризация помогает бороться с переобучением 1:45 Что такое регуляризация 2:23 Штраф на линейную модель 3:11 Большой коэффициент регуляризации 4:10 Маленькое значение коэффициента регуляризации 4:43 Коэффициент регуляризации 5:00 L2 регуляризация. Ridge. Гребневая регрессия 6:26 L1 регуляризация. Lasso 6:58 Нулевые веса при L1 регуляризации. Отбор признаков 7:27 Что такое Elastic Net 8:26 Резюме по методам регуляризации 8:39 Как использовать регуляризацию 9:12 Регуляризация для регрессии 10:12 Регуляризация для классификации 10:53 RidgeClassifier 11:20 Резюме занятия 12:06 ♡