[MÚSICA]
Em resumo, apresentamos o conceito de "regressão ao cume"
que é uma forma regularizada de regressão linear padrão.
Nos permite lidar com muitas e
muitas caracaterísticas de uma maneira bastante simples.
Tanto intuitivamente quanto algoritmamente, como nós exploramos neste módulo
E o que a regressão faz, é que nós automaticamente
realizar uma troca entre viés e "variância".
Falamos também sobre como realizar "regressão ao cume" com
um valor específico de lambda, e depois falamos sobre o método de validação (cross validation)
No intuito de selecionar o valor do lambda que queremos usar para
os modelos que pretedemos fazer previsões.
Portanto, em resumo,
Nós descrevemos o porque a regressão ao cume é uma coisa razoável a se fazer.
Motivados com o termo de magnitude que a regressão ao cume introduziu.
A magnitude dos coeficientes.
Penalizando o que faz sentido para o ponto de observação
que os modelos que sofrem com overfit tendem a ter coeficientes de magnitudes muito altos.
Então falamos sobre o objetivo atual da "regressão ao cume" e
E pensamos como ela ela se ajusta a magnitude destes coeficientes.
Falamos sobre como ajustar os modelos.
Tanto como a solução "closed-form" quanto criando gradiente descente.
e depois como escolhemos o valor do lambda usando "cross-validation" e mostramos como este método
generaliza bem através da regressão deixando apenas a regressão ao cume.
E finalmente falamos sobre como lidamos com termo de interceptação
Se voê que tratar especificamente.
[MÚSICA]