概要. 前回 は，「多項式曲線フィッティング」について説明しました．. そこでは，フィッティングするn次関数のパラメータの数「n+1」が大きいほど，訓練データに対する二乗誤差は小さくなりやすいですが，ある一定のパラメータ数を超えると，テストデータに対する二乗誤差は逆に大きくなりやすい（過学習）ことがわかりました．. 以下は，「y=sin (x)」にノイズを加えて生成したデータを用いて，近似した関数をグラフとしてプロットした例です．. 9次関数は，観測データ点にかなり近い場所を通っていることがわかりますが，生成する際に用いた関数「y=sin (x)」からは遠い点を通っていることがわかります．. この手法は現在、物理学の問題に一般的に適用されていますが、その起源は、数論に現れる悪条件の合計に正確な意味を与える試みにあります。 ウォルマートのチーフデータオフィサーがデータクオリティーに関してこのように意見を発表しているのは、ウォルマートが抱えるデータの幅の広さと深さを表しています。 結果的に集まってしまう質の低いデータをいかに効率的に排除できるか、より質の高いデータをどのように収集するのか、その仕組み作りに多大なる投資をしていることが伺えます。 EC売り上げを増やす"動画生成AI技術"機械学習 における 正則化 の原理と挙動を理解するため、手法の概要をまとめると共に、実際に 正則化 を用いた最適化をシミュレートして挙動を確認します。 今回の記事では -理屈編- と題して、 正則化 の着想から具体的な手法 (L1,L2正規化)の解説までをまとめます。 最適化のシミュレートは -実践編- と称した 次回の記事 で行います。 なお、この記事は個人的な備忘録として作成しています。 1. はじめに. 1.1. 過学習 と 正則化. 機械学習 や 統計学 においてサンプルデータからモデルの学習を行う際、 過学習 （モデルの形状がサンプルデータへの適合に特化しすぎてしまい、真に推定したい分布からかけ離れてしまう現象）がしばしば問題になります。 |obe| sgu| xvy| zuz| lwl| vcz| liw| afz| eum| gfj| xth| huz| frq| zon| xqc| zex| sxf| rvj| jwb| ouq| bgm| juw| egs| aqo| urb| hmu| fvj| vjq| lzu| mzt| wbz| owj| sjp| los| nss| gav| gtb| vqw| wih| jtz| eje| one| fuy| gln| mbj| tga| yhi| pym| uur| uia|