リッジ回帰とは？L2正則化の仕組みを図解でわかりやすく解説
説明変数を1つ増やすたびに、モデルの当てはまりは必ず良くなります。ところが、ある...
バイアス-バリアンス分解 — 推定量の評価指標を理解する
母平均を推定するとき、不偏推定量である標本平均 $\bar{X}$ は「平均的に...
リッジ回帰とLASSOの理論 — 正則化の数学
重回帰分析では、説明変数の数 $p$ が増えるほどモデルの表現力は高まりますが、...
Elastic Netの理論と正則化パスの導出
遺伝子発現データを使って疾患の有無を予測するモデルを作りたいとしましょう。測定さ...
カーネルリッジ回帰の理論と実装をわかりやすく解説
カーネルリッジ回帰(Kernel Ridge Regression)は、リッジ回...