Ridge Regression |
07.11.2015, 07:55 | Mike1989 | Auf diesen Beitrag antworten » |
Ridge Regression Hallo, ich beschäftige mich seit einiger Zeit mit der Ridge Regression. Es gibt zwei Ansätze: penalisierter Ansatz mit \lambda \geq 0 \underset {\beta}{\min}\Vert Y - X \beta \Vert_2^2 + \lambda \Vert \beta \Vert_2^2 restringierter Ansatz: \underset{\beta}{\min} \Vert Y - X \beta \Vert_2^2 unter der Nebenbedingung \Vert \beta \Vert_2^2 \leq 0 Wie zeigt man die Beziehung zwischen dem t und \lambda! Vielleicht hat da jemand Erfahrung? Wäre super hilfreich! Ich denke es geht in Richtung Karush-Kuhn-Tucker Bedingungen, aber ich habe auf diesem Gebiet wenig Erfahrung! Vielen Dank für eure Hilfe! restringierter Ansatz: Meine Ideen: Ich denke es geht in Richtung Karush-Kuhn-Tucker Bedingungen, aber ich habe auf diesem Gebiet wenig Erfahrung! |
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