Ağustos 2024'te Makine Öğrenimi Crash Course'un yeni ve iyileştirilmiş sürümü kullanıma sunulacak. Gelişmeler için bizi takip etmeye devam edin.
Bu modül, birçok boyutu olan özellik vektörleri hakkında öğrenilen modellere ilişkin özel gereksinimlere odaklanmaktadır.
Seyreklik için Normalleştirme
Özellik Geçişlerine Geri Dönelim
- Uyarı: Seyrek özelliklerin çapraz oluşumu, özellik alanını önemli ölçüde artırabilir
- Olası sorunlar:
- Model boyutu (RAM) çok fazla olabilir
- "Gürültü" katsayıları (fazla uyumuna neden olur)
L1 Normalleştirme
- L0 ağırlık normuna ceza vermek istiyor
- Dışlamasız optimizasyon; NP-hard
L1 Normalleştirme
- L0 ağırlık normuna ceza vermek istiyor
- Dışlamasız optimizasyon; NP-hard
- L1 normalleştirmesiyle gevşeyin:
- Mutlak(ağırlıklar) toplamına ceza uygular
- Dışbükey problemi
- L2'nin aksine seyrekliği teşvik edin