<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>hongoh</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/hongoh/</author_url>
  <blog_title>金融アトラス</blog_title>
  <blog_url>https://hongoh.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>その他</anon>
    <anon>その他-機械学習</anon>
  </categories>
  <description>本ページでは、機械学習における正則化とは何かについてまとめたい。正則化は、機械学習における過学習を防ぐための手法の一つである。 過学習とは 学習を行う際、過学習と呼ばれる問題に留意する必要がある。過学習とは、総務省の定義によれば、「教師データ全てを用いてモデルの構築を行うと、そのデータには適合することができても、その後入ってくる未知のデータには全く合わないモデルが形成されてしまうこと」である。例えば説明変数と目的変数の関係を高次式で表現することを考える。教師データへのフィットをよりよくするには、次数を上げていけばよい。3次式よりも20次式の方が教師データへのフィットが良い。しかし、20次式のモ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhongoh.hatenablog.com%2Fentry%2Fregularization&quot; title=&quot;正則化とは何か - 金融アトラス&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hongoh/20210316/20210316221906.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2024-01-04 00:00:00</published>
  <title>正則化とは何か</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://hongoh.hatenablog.com/entry/regularization</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
