| rdfs:comment
| - التنظيم هي عملية إضافة معلومات من أجل حل مشكلة خاطئة أو لمنع حدوث الاحكام المفرط (Overfitting) في معضلات كالتصنيف، والعملية شائعة في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر ، لا سيما في التعلم الآلي. (ar)
- La regularización, en matemáticas y estadística y particularmente en los campos de aprendizaje automático y problemas inversos, se refiere a un proceso de introducir información adicional para solucionar un problema mal definido o para impedir el sobreajuste.
* Datos: Q2061913 (es)
- 数学・統計学・計算機科学において、特に機械学習と逆問題において、正則化（せいそくか、英: regularization）とは、不良設定問題を解いたり過学習を防いだりするために、情報を追加する手法である。モデルの複雑さに罰則を科すために導入され、なめらかでないことに罰則をかけたり、パラメータのノルムの大きさに罰則をかけたりする。 正則化の理論的正当化はオッカムの剃刀にある。ベイジアンの観点では、多くの正則化の手法は、モデルのパラメータの事前情報にあたる。 (ja)
- ( 다른 뜻에 대해서는 조절 (물리학) 문서를 참고하십시오.) 정칙화(正則化, regularization)는 역문제를 해결할때나 기계 학습에서 ill-posed 문제를 풀거나 과적합을 방지하는 기법으로 티호노프 정칙화 등이 있다. (ko)
- Regularyzacja – wprowadzenie dodatkowej informacji do rozwiązywanego zagadnienia źle postawionego w celu polepszenia jakości rozwiązania. Regularyzacja jest często wykorzystywana przy rozwiązywaniu problemów odwrotnych. Spośród opracowanych metod regularyzacji można wyliczyć:
* regularyzację Tichonowa
* regularyzację poprzez rozkład według wartości osobliwych
* iteracyjne metody regularyzacji
* regularyzację poprzez dyskretyzację
* regularyzację poprzez filtrowanie (pl)
- 在数学与计算机科学中，尤其是在机器学习和逆问题领域中，正则化（英语：regularization）是指为解决适定性问题或过拟合而加入额外信息的过程。 在机器学习和逆问题的优化过程中，正则项往往被加在目标函数当中。 (zh)
- Регуляризація, в математиці і статистиці, а також в задачах машинного навчання і , означає додавання деякої додаткової інформації, щоб знайти рішення некоректно поставленої задачі, або щоб уникнути перенавчання. (uk)
- Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage. Cette information prend généralement la forme d'une pénalité envers la complexité du modèle. On peut relier cette méthode au principe du rasoir d'Occam. D'un point de vue bayésien, l'utilisation de la régularisation revient à imposer une distribution a priori sur les paramètres du modèle. (fr)
- In mathematics, statistics, finance, computer science, particularly in machine learning and inverse problems, regularization is a process that changes the result answer to be "simpler". It is often used to obtain results for ill-posed problems or to prevent overfitting. Although regularization procedures can be divided in many ways, following delineation is particularly helpful: One of the earliest uses of regularization is Tikhonov regularization, related to the method of least squares. (en)
- In matematica e statistica, particolarmente nei campi dell'apprendimento automatico e dei problemi inversi, la regolarizzazione implica l'introduzione di ulteriore informazione allo scopo di risolvere un problema mal condizionato o per prevenire l'eccessivo adattamento. Tale informazione è solitamente nella forma di una penalità per complessità, tale come una restrizione su una funzione liscia o una limitazione sulla norma di uno spazio vettoriale. (it)
- Регуляризация в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Эта информация часто имеет вид штрафа за сложность модели. Например, это могут быть ограничения гладкости результирующей функции или ограничения по норме векторного пространства. С байесовской точки зрения многие методы регуляризации соответствуют добавлению некоторых априорных распределений на параметры модели. Некоторые виды регуляризации: (ru)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)