« Régularisation » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
| Ligne 6 : | Ligne 6 : | ||
[[Category:Termino 2019]] | [[Category:Termino 2019]] | ||
[[Category:Scotty]] | [[Category:Scotty]] | ||
[[Category:9] | |||
== Définition == | == Définition == | ||
Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement. | Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement. | ||
Note : | Note: les régularisations les plus couramment employées le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisation L1 et L2. | ||
== Français == | == Français == | ||
'''régularisation''' | '''régularisation''' n.f. | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
| Ligne 23 : | Ligne 23 : | ||
<small> | <small> | ||
Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages | Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 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'' ] | ||
Version du 21 juin 2019 à 14:11
[[Category:9]
Définition
Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.
Note: les régularisations les plus couramment employées le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisation L1 et L2.
Français
régularisation n.f.
Anglais
regularization
Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
