Регрессия

Adam — оптимизационный алгоритм, который сочетает идеи градиентного спуска с моментом и RMSprop, автоматически адаптируя скорость обучения и корректируя смещение градиента.

Как алгоритм RMSprop улучшает градиентный спуск, используя усредненный квадрат градиента для адаптивного выбора шага и ускорения сходимости.

Как ускорить градиентный спуск и уменьшить колебания с помощью метода Momentum, используя экспоненциально взвешенные средние градиентов.

Как градиентный спуск использует производные и шаг обучения для нахождения минимума функции и оптимизации параметров модели.

Как L2-регуляризация помогает бороться с переобучением, добавляя штраф за большие веса модели и улучшая её обобщающую способность.

Как функция потерь и функция стоимости помогают обучать логистическую регрессию, минимизируя ошибку предсказания и обеспечивая выпуклость оптимизационной задачи.

Как логистическая регрессия использует сигмоиду для вероятностного предсказания и решения задач бинарной классификации.