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== Définition ==
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.


Notes : Le termes LASSO signifie "Least Absolute Shrinkage and Selection Operator"
Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''  
 
== Français ==
'''régularisation L1'''


'''régularisation LASSO'''
==Français==
'''régularisation L1'''


'''régularisation Lasso'''
'''régularisation LASSO'''


== Anglais ==
'''régularisation Lasso''' 


==Anglais==
'''L1 regularization'''
'''L1 regularization'''


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==Sources==
Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.


Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]]


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Dernière version du 25 avril 2024 à 16:59

Définition

Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.

Remarque : le terme LASSO signifie Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

Français

régularisation L1

régularisation LASSO

régularisation Lasso

Anglais

L1 regularization

Lasso regularization

LASSO regularization


Sources

Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche